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摘要:
针对有效全局优化(EGO)方法计算时间长、收敛速度慢且易陷入局部最优区域的缺点,提出一种基于克里金模型的多采样点序列全局优化算法.在序列优化过程中,该算法主要引入中点距离最小舍弃方法来获取多个采样点,并以广义EGO方法作为填充采样准则,对多个采样点进行并行优化,以提高算法效率,同时有效平衡局部和全局的搜索行为.两个数值测试算例和一个工程仿真实例验证了该方法的有效性和实用性.
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文献信息
篇名 基于克里金模型的多采样点序列全局优化方法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 全局优化 多点采样 广义EGO 填充采样准则 元模型 克里金模型
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 机械与材料工程
研究方向 页码范围 7-11
页数 分类号 TH122|TG659
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.151202
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
全局优化
多点采样
广义EGO
填充采样准则
元模型
克里金模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
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