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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: 收藏
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引用; 《控制与决策》2022年第12期37卷 3149-3159页; 作者：林成龙马义中刘丽君肖甜丽南京理工大学经济管理学院南京210094; 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...; 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.; 来源：详细信息评论

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