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一种基于自适应代理模型的并行贝叶斯优化方法
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作者 吕志明 王霖青 +1 位作者 赵珺 刘颖 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1025-1031,共7页
提出一种基于自适应代理模型的并行贝叶斯优化方法,用于求解计算成本高的复杂优化问题.该方法基于多点期望改进判据,通过批次采样实现并行优化.针对并行优化产生的大量历史数据会导致全局代理模型建模成本高的问题,提出一种改进的基于... 提出一种基于自适应代理模型的并行贝叶斯优化方法,用于求解计算成本高的复杂优化问题.该方法基于多点期望改进判据,通过批次采样实现并行优化.针对并行优化产生的大量历史数据会导致全局代理模型建模成本高的问题,提出一种改进的基于数据并行的高斯过程建模方法,在线构造局部代理模型.此外,针对多点期望改进判据计算成本高的问题,提出一种启发式的分层优化策略,通过序贯优化基于自适应代理模型的单点期望改进判据,近似计算多点期望改进判据.最后通过5个测试问题验证所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 自适应 代理 并行 贝叶斯优化方法 期望改进
基于Kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法 预览
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作者 张建侠 马义中 +1 位作者 张延静 欧阳林寒 《计算机集成制造系统》 CSCD 北大核心 2018年第12期3001-3007,共7页
为了解决包含黑箱约束的复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法。该算法将改进目标函数的期望改进准则和刻画可行域边界的可行性概率准则同时作为优化目标,再从得到的Pareto集中选取... 为了解决包含黑箱约束的复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法。该算法将改进目标函数的期望改进准则和刻画可行域边界的可行性概率准则同时作为优化目标,再从得到的Pareto集中选取新试验点,不仅提高了新试验点选取的目的性也使新试验点兼具探索最优解和开发可行域边界的能力。最后,通过两个数学算例和一个工程算例将所提算法与已有算法进行比较,计算结果表明基于两目标约束应对策略的代理优化算法具有更高的优化精度、效率和稳健性。 展开更多
关键词 黑箱约束 KRIGING模型 代理优化算法 两目标约束应对策略 期望改进 可行性概率
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一种汽轮机基础的并行多目标优化方法 预览 被引量:2
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作者 李召军 李征 +1 位作者 王希诚 李克秋 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期229-235,共7页
提出一种汽轮机基础的并行多目标优化方法,旨在搜寻能够使汽轮机基础的质量和最大动位移取得最小值的设计变量的解.基础的质量可用其粱柱截面积的线性表达式表达,而其在外加扰力作用下产生的动位移可由黑箱优化方法计算获取.在Krig... 提出一种汽轮机基础的并行多目标优化方法,旨在搜寻能够使汽轮机基础的质量和最大动位移取得最小值的设计变量的解.基础的质量可用其粱柱截面积的线性表达式表达,而其在外加扰力作用下产生的动位移可由黑箱优化方法计算获取.在Kriging替代函数模型建立的基础梁柱截面积与动位移的近似表达式基础上,发展了基于熵的期望提高准则用于提高优化的精度,并使用并行计算策略提高优化的效率.对两个实际汽轮机基础算例优化的结果表明,该方法可以有效解决该类工程优化问题,得到比较理想的优化解. 展开更多
关键词 汽轮机基础 多目标优化 Kriging并行计算 期望提高
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改进全局优化算法的注射成型工艺参数优化 预览
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作者 赵建 慈岩 +3 位作者 王兆建 宁洋 孙艳艳 张桂霞 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期88-92,共5页
提出了同时考虑预测响应值以及期望改善准则的改进高效全局优化(IMEGO)算法。IMEGO算法在增加样本点提高模型精度的迭代过程中,优先考虑模型的最优解,同时增加更加严谨的收敛准则。以1个一维测试函数和3个二维测试函数为例,将该优化方... 提出了同时考虑预测响应值以及期望改善准则的改进高效全局优化(IMEGO)算法。IMEGO算法在增加样本点提高模型精度的迭代过程中,优先考虑模型的最优解,同时增加更加严谨的收敛准则。以1个一维测试函数和3个二维测试函数为例,将该优化方法与传统的高效全局优化算法(EGO)方法进行比较。结果表明,IMEGO算法能有效搜索到全局最优解。将其应用于显示器外壳注塑制品的成型工艺参数优化,结果显示IMEGO方法具有较好的工程实际意义。 展开更多
关键词 注射成型 高效全局优化 期望改善
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梯度增强的Kriging模型与Kriging模型在优化设计中的比较研究 预览 被引量:4
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作者 刘俊 宋文萍 +1 位作者 韩忠华 王乐 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期819-826,共8页
在许多工程优化设计问题中,由于需要采用费时的数值模拟方法获得目标函数和约束函数值,出现了优化时间过长、优化难度大的问题。为了提高设计效率,缩短优化设计周期,代理模型方法受到人们的欢迎。近些年来,为了进一步提高设计效率... 在许多工程优化设计问题中,由于需要采用费时的数值模拟方法获得目标函数和约束函数值,出现了优化时间过长、优化难度大的问题。为了提高设计效率,缩短优化设计周期,代理模型方法受到人们的欢迎。近些年来,为了进一步提高设计效率,人们在传统代理模型基础上又发展了一些更高效、预测精度更高的新型代理模型,如变可信度模型、梯度增强的代理模型等。为了研究新型代理模型在优化设计中的优化效率和优化效果,首先结合代理模型、多点加点准则及多种传统优化算法,发展了一套适用于代理模型、梯度增强的代理模型的通用优化算法框架,基于该框架,采用典型的数值算例对当前应用较为广泛的Kriging模型和近些年来发展的梯度增强的Kriging模型进行了对比研究。结果显示,在假定目标函数的梯度与目标函数计算量相同的情况下,采用梯度增强的Kriging模型得到的优化结果在绝大多数情况下都优于采用Kriging模型得到的结果。最后,应用翼型设计算例对两种代理模型进行了对比,其中目标函数的梯度采用与目标函数本身计算量基本一致的Adjoint方法获得;结果显示,梯度增强的Kriging模型表现优于Kriging模型。 展开更多
关键词 优化设计 代理模型 KRIGING模型 梯度增强的Kriging模型 气动优化设计
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一种基于网格的多目标优化方法 预览 被引量:1
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作者 李召军 王希诚 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期787-793,共7页
工程设计优化大多为多目标、非线性和隐函数的数学规划问题,通常需要用黑箱商用或专用有限元分析软件的模拟结果进行目标评估.这种计算密集型任务导致巨大的计算消耗.为此,将黑箱优化方法和网格计算技术用于工程优化设计领域.首先,通过... 工程设计优化大多为多目标、非线性和隐函数的数学规划问题,通常需要用黑箱商用或专用有限元分析软件的模拟结果进行目标评估.这种计算密集型任务导致巨大的计算消耗.为此,将黑箱优化方法和网格计算技术用于工程优化设计领域.首先,通过拉丁超立方取样在设计域内得到了一个分布相对均匀的样本集合,利用这些样本建立工程优化的克里格(Kriging)替代模型;然后,发展了一种与网格计算技术相结合的优化权系数的网格黑箱多目标优化方法(GBMO),并获得一系列按权系数分布的Pareto解.该方法已经在中国国家网格(CNGrid)环境中实现.工程优化实例表明,该方法有很高的优化效率和加速比,适用于国家网格计算环境下的工程设计优化. 展开更多
关键词 网格计算 多目标优化 黑箱方法 抽样函数 期望提高
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基于改进的BP神经网络的注塑成型翘曲优化设计 预览 被引量:15
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作者 时慧焯 王希诚 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期 2562-2568,共7页
注塑成型是制造塑料产品应用最广泛的一种方法。整个注塑成型过程一般分为注射、保压和冷却3个阶段。成型过程中的翘曲变形是注塑制品一种严重的缺陷。由于注塑制品质量主要受工艺条件影响,所以如何确定最佳工艺条件来减少翘曲变形成为... 注塑成型是制造塑料产品应用最广泛的一种方法。整个注塑成型过程一般分为注射、保压和冷却3个阶段。成型过程中的翘曲变形是注塑制品一种严重的缺陷。由于注塑制品质量主要受工艺条件影响,所以如何确定最佳工艺条件来减少翘曲变形成为改进注塑制品质量的一个关键。以模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间、保压压力和冷却时间为设计变量,运行Moldflow软件进行制品的翘曲变形分析,用BP神经网络模型来建立翘曲变形与设计变量的函数关系,加权形式的期望提高加点准则实现序列的迭代优化设计。这种加点准则能调整局部和全局搜索,在保证计算效率的同时提高对全局最优解的逼近程度。通过实例验证,所提出的优化方法能有效地减小注塑制品的翘曲变形。 展开更多
关键词 注塑成型 翘曲 优化 BP神经网络 期望提高
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Modified Sequential Kriging Optimization for Multidisciplinary Complex Product Simulation 被引量:4
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作者 Wang Hao Wang Shaoping Mileta M. Tomovic 《中国航空学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第5期616-622,共7页
关键词 仿真优化 克里格 复杂产品 多学科 KRIGING模型 全局优化方法 序贯 优化问题
基于改进型Kriging-HDMR的翼身融合水下滑翔机外形优化设计 预览
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作者 张宁 王鹏 宋保维 《水下无人系统学报》 北大核心 2019年第5期496-502,共7页
为了使翼身融合水下滑翔机(BWBUG)具有更优的升阻特性,文中通过在优化过程中引入改善期望(EI)补点策略和移动中心点策略,对传统克里金-高维模型表示(Kriging-HDMR)优化方法进行了改进,以达到更准确的预测精度和更高效的优化效率。首先... 为了使翼身融合水下滑翔机(BWBUG)具有更优的升阻特性,文中通过在优化过程中引入改善期望(EI)补点策略和移动中心点策略,对传统克里金-高维模型表示(Kriging-HDMR)优化方法进行了改进,以达到更准确的预测精度和更高效的优化效率。首先通过基于分类函数变换的参数化方法,建立BWBUG外形的参数化模型,然后以最大化升阻比为优化目标,采用改进型Kriging-HDMR优化方法,对BWBUG外形进行优化设计。试验结果表明,优化后BWBUG外形的升阻比比初始外形提高了3.135 6%。 展开更多
关键词 翼身融合水下滑翔机 克里金-高维模型表示 外形优化 改善期望
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混合 Kriging 代理模型的高维参数估计优化算法 预览 被引量:5
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作者 王红 王希诚 李克秋 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期215-222,共8页
基于 Kriging 代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化。针对该问题,提出了一个混合 Kriging 代理模型和多种优化技术的算法。该算法在 Kriging 模型选择新样例点时使用单维参数独立... 基于 Kriging 代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化。针对该问题,提出了一个混合 Kriging 代理模型和多种优化技术的算法。该算法在 Kriging 模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的 Kriging 代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值。为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点。为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题。实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果。 展开更多
关键词 KRIGING 代理模型 高维参数估计 有限的计算资源 一般期望提高
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基于代理模型技术的支架-球囊系统优化设计 被引量:2
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作者 李红霞 高月华 王希诚 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期210-215,共6页
目的将改进的Kriging优化算法引入支架-球囊系统的优化设计,从而给其配以适当长度的球囊,使支架能够沿轴向扩张均匀。方法基于有限元计算结果,采用与拉丁超立方(1atin hypercube sampling,LHS)抽样方法、期望提高(expected impro... 目的将改进的Kriging优化算法引入支架-球囊系统的优化设计,从而给其配以适当长度的球囊,使支架能够沿轴向扩张均匀。方法基于有限元计算结果,采用与拉丁超立方(1atin hypercube sampling,LHS)抽样方法、期望提高(expected improvement,EI)函数相结合的Kriging优化算法,以减小支架扩张时的狗骨头效应为目的,对球囊长度进行优化设计。结果Kriging代理模型能近似建立支架狗骨头率与球囊长度间的函数关系,来替代高成本的计算。LHS抽样方法可以确保产生的样本点代表向量空间的所有部分。EI函数能有效地用于平衡搜索,从而找到最优解。优化长度的球囊可以使支架均匀扩张。结论该优化算法能有效地应用于支架一球囊系统的优化设计。 展开更多
关键词 支架 有限元分析 Kriging代理模型 期望提高函数 优化
Kriging代理模型在对地观测卫星系统优化中的应用 预览 被引量:2
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作者 刘晓路 陈盈果 +1 位作者 贺仁杰 陈英武 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期 120-127,共8页
结构优化是对地观测卫星系统(Earth observation satellite system,EOSS)性能提高的关键,但其覆盖性能难以解析计算.为实现EOSS优化,提出了仿真优化的求解思路:构建Kriging代理模型对仿真数据进行拟合,采用代理模型最优和最大... 结构优化是对地观测卫星系统(Earth observation satellite system,EOSS)性能提高的关键,但其覆盖性能难以解析计算.为实现EOSS优化,提出了仿真优化的求解思路:构建Kriging代理模型对仿真数据进行拟合,采用代理模型最优和最大化期望提高相结合的机制选择更新点,并定义单位距离的函数改进对更新点进行过滤;提出了改进广义模式搜索算法求解代理模型,搜索步采用遗传算法和序列二次规划算法实现,筛选步采用不完全动态筛选.最后,通过仿真实例和对比实验验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 对地观测卫星系统优化 Kriging代理模型 代理模型最优 最大化期望提高 改进广义模式搜索
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Kriging模型的增量构造及其在全局优化中的应用 预览 被引量:6
13
作者 邹林君 吴义忠 毛虎平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期 649-655,共7页
为了解决高效全局优化算法(EGO)中迭代次数增多时构建Kriging模型速度过慢,以及对于某些响应值变化范围较大的目标函数出现过早收敛的问题,提出了增量Kriging方法和基于此方法的改进EGO算法.增量方法利用已经得到的关联矩阵的逆矩... 为了解决高效全局优化算法(EGO)中迭代次数增多时构建Kriging模型速度过慢,以及对于某些响应值变化范围较大的目标函数出现过早收敛的问题,提出了增量Kriging方法和基于此方法的改进EGO算法.增量方法利用已经得到的关联矩阵的逆矩阵和新增的数据点忽略关联系数优化的过程,直接进行一系列矩阵运算,得到新关联矩阵的逆矩阵,进而得到更新后的预测模型.改进的EGO算法使用上述的增量方法和更加严谨的停止规则,包括改善期望、自变量和响应值的停止准则.最后使用标准函数分别对增量方法和EGO算法进行测试,结果表明,增量方法可在损失少量精度的情况下大大缩短模型更新的时间,改进的EGO算法具有更高的效率和稳定性. 展开更多
关键词 KRIGING模型 高效全局优化 增量Kriging方法 改善期望 停止准则
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加速DACE的EGO算法 预览
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作者 潘万鹏 夏清国 +1 位作者 巴明春 李群祖 《科学技术与工程》 2010年第6期 1418-1424,共7页
在函数最优点求解问题中,如果函数表达式很复杂(或黑箱问题),很难利用常用的优化算法求解全局最优点。这时需要先用插值或拟合函数去逼近原函数,然后对新的逼近函数求最优点,进而得到原函数的最优点。基于上述思想,Jones等人于1989提... 在函数最优点求解问题中,如果函数表达式很复杂(或黑箱问题),很难利用常用的优化算法求解全局最优点。这时需要先用插值或拟合函数去逼近原函数,然后对新的逼近函数求最优点,进而得到原函数的最优点。基于上述思想,Jones等人于1989提出了EGO(Efficient Global Optimization)算法。EGO算法不足之处在于:它浪费了一个采样点判断EGO算法是否满足终止条件,寻求EI最大值点的收敛速率不高,算法终止条件选择不佳,不能保证估计值的最小点(即EI最大值点)是原函数的内点。针对EGO算法的不足之处,提出了改进的加速EGO算法。仿真实验表明,SEGO极大地节省了运算时间,并且能获得任意精度的全局最优点。 展开更多
关键词 期望增量 拉丁超立方体抽样 最大有效优化(Efficient GLOBAL Optimization EGO) 加速最大有效优化(SEGO)
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