基于信赖域的PSO-RBF代理模型的适应度计算

• 作者: 何小娟 孔倩倩 孙超利
• 来源期刊: 太原科技大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 信赖域 径向基函数 微粒群算法 适应度函数 差分法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与信息工程
• 页码范围: 93-97
• 页数: 5页
• 分类号: O221
• 字数: 3308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2017.02.003

摘要

针对适应度计算复杂问题,提出了一种基于改进信赖域方法的代理模型的适应度计算方法.该方法采用差分计算过程来代替信赖域方法中搜索时的导数计算过程,从而避免了在计算中遇到的函数不可导使算法无法正常进行的问题.并采用此改进的信赖域方法与微粒群算法(PSO)相结合更新采样空间,提高采样效率.再结合径向基神经网络(RBF)代理模型,进一步提高算法的优化性能.在几类典型的测试函数中进行仿真实验,结果表明本文算法具有较好的寻优能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙超利	太原科技大学应用科学学院	14	2	1.0	1.0
2	何小娟	太原科技大学应用科学学院	9	45	3.0	6.0
3	孔倩倩	太原科技大学应用科学学院	1	0	0.0	0.0