基于多级代理模型的改进智能优化算法

• 作者: 冯巍 罗娜
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: Kriging模型 RBF 全局优化 多级代理模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 优化控制技术及应用
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.15B1.0372

摘要

基于Kriging代理模型的EGO(Efficient Global Optimization)算法的优化精度不高,并且当构建模型的样本数量较大时,算法优化变得耗时.对此提出了结合全局代理模型与局部代理模型的改进优化算法.使用Kriging作为全局代理模型,RBF作为局部代理模型,通过构建、优化多个局部代理模型来获取多个局部较优点,并在线更新Kriging模型,提高模型精度.针对优化耗时问题,提出了样本点遗忘法以及样本点渐进式增加法,使优化时间较EGO大大缩短.通过4个典型测试函数验证,并在收敛精度、稳定性两方面与EGO,PSO算法比较,结果显示两者都优于EGO与PSO,说明该算法具有强寻优性能、强鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗娜	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	32	156	7.0	10.0
2	冯巍	华东理工大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0