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基于Kriging模型的自适应多阶段并行代理优化算法: 收藏
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引用; 《计算机集成制造系统》2021年第11期27卷 3227-3235页; 作者：乐春宇马义中南京理工大学经济管理学院江苏南京210094; 为了充分利用计算资源,减少迭代次数,提出一种可以批量加点的代理优化算法。该算法分别采用期望改进准则和WB2(Watson and Barnes)准则探索存在的最优解并开发已存在最优解的区域,利用可行性概率和多目标优化框架刻画约束边界。在探索...; 为了充分利用计算资源,减少迭代次数,提出一种可以批量加点的代理优化算法。该算法分别采用期望改进准则和WB2(Watson and Barnes)准则探索存在的最优解并开发已存在最优解的区域,利用可行性概率和多目标优化框架刻画约束边界。在探索和开发阶段,设计了两种对应的多点填充算法,并根据新样本点和已知样本点的距离关系,设计了两个阶段的自适应切换策略。通过3个不同类型算例和一个工程实例验证算法性能,结果表明,该算法收敛更快,其结果具有较好的精确性和稳健性。; 来源：详细信息评论

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