基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法

作     者：林成龙 马义中 刘丽君 肖甜丽 LIN Cheng-long;MA Yi-zhong;LIU Li-jun;XIAO Tian-li

作者机构：南京理工大学经济管理学院南京210094 

基　　金：国家自然科学基金项目(71931006,71871119) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_0284) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2022年第37卷第12期

页      码：3149-3159页

摘      要：针对多目标仿真优化的高昂成本及黑箱函数难以获取问题,提出基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法.首先,建立Kriging模型获取未试验点的预测不确定性;其次,构建双重权约束期望改进策略,并利用填充策略矩阵及距离聚合方法实现新改进策略的聚合;然后,最大化聚合双重权约束期望改进策略实现多目标并行优化;最后,达到终止条件,获得Pareto最优解集.选取测试函数及铰接夹芯梁设计案例进行优化验证.验证对比结果表明:所提方法可有效提升多目标问题优化效率,减少昂贵仿真成本;与同类方法相比,低维问题中获取Pareto最优解集的收敛性、多样性及分布性更优.

主 题 词：双重权约束期望改进策略 填充策略矩阵 距离聚合方法 Kriging模型 并行代理优化方法 

学科分类：0711[理学-心理学类] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 071102[071102] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2021.0852

馆 藏 号：203115517...