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针对高维优化问题的快速追峰采样方法
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作者 武宇飞 龙腾 +1 位作者 史人赫 WANG G Gary 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期138-146,共9页
基于计算试验设计和代理模型的近似优化策略在现代复杂系统工程设计中得到了广泛应用,其中追峰采样方法(Modepursuing sampling, MPS)是一种代表性的近似优化策略。分析并针对MPS处理高维优化问题时效率低下的缺陷,提出了基于重点设计... 基于计算试验设计和代理模型的近似优化策略在现代复杂系统工程设计中得到了广泛应用,其中追峰采样方法(Modepursuing sampling, MPS)是一种代表性的近似优化策略。分析并针对MPS处理高维优化问题时效率低下的缺陷,提出了基于重点设计空间的快速追峰采样方法(RMPS-SDS),将重点设计空间的思想引入MPS框架,定制了一套样本点分配策略以增强MPS的局部搜索能力与收敛速度,从而提高求解高维优化问题的效率。采用一系列标准数值测试问题和工程设计问题检验RMPS-SDS方法的性能,并与MPS和GA进行了对比研究。研究结果表明,在相同模型调用次数前提下,RMPS-SDS的优化结果更接近理论全局最优解,且鲁棒性更好。与标准MPS相比,RMPS-SDS方法求解高维优化问题的效率、收敛性和鲁棒性都具有明显优势,更具有工程实用性。 展开更多
关键词 追峰采样 自适应代理模型 近似优化 重点设计空间 全局优化
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