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摘要:
本文将数据挖掘(高斯过程回归建模)和智能进化算法(GA, NSGA–II)进行结合,用于解决优化函数未知的昂贵区间多目标优化问题。首先利用高斯过程对采用中点和不确定度表示的未知目标函数和约束函数进行建模,由于相关性和准确性是区间函数模型的两个必备条件,故提出一种融合多属性决策的双层种群筛选策略,并将其嵌入到遗传算法求解高斯模型参数的过程中,第1层根据相关性属性排除候选解集中部分劣解,第2层根据准确性属性排除候选解集中其余超出种群规模的劣解,两属性的权重系数决定两层排除劣解的比例。然后将所建模型作为优化对象的代理模型引导区间NSGA–II算法优化求解,从而获得所需的Pareto前沿。
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内容分析
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文献信息
篇名 求解昂贵区间多目标优化问题的高斯代理模型
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 多目标优化 区间规划 第2代非支配排序进化算法(NSGA-II) 高斯过程 多属性决策 代理模型
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1389-1398
页数 10页 分类号 TP301
字数 10333字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2016.50398
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李国强 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 56 266 9.0 14.0
2 陈志旺 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 41 302 10.0 16.0
6 杨七 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 4 72 3.0 4.0
7 白锌 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 4 72 3.0 4.0
8 黄兴旺 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 3 29 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
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多目标优化
区间规划
第2代非支配排序进化算法(NSGA-II)
高斯过程
多属性决策
代理模型
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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