kriging模型的增量构造及其在全局优化中的应用 incremental kriging model rebuilding method and its application in efficient global optimization.pdfVIP

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2017-09-05 发布于上海
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kriging模型的增量构造及其在全局优化中的应用 incremental kriging model rebuilding method and its application in efficient global optimization.pdf

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kriging模型的增量构造及其在全局优化中的应用 incremental kriging model rebuilding method and its application in efficient global optimization

No．4 第23卷第4期计算机辅助设计与图形学学报 v01．23 201 of 1 1年4月 JournalComputer—Aided Graphics Design＆Computer Apr．201 Kriging模型的增量构造及其在全局优化中的应用邹林君，吴义忠‘，毛虎平 (华中科技大学周家CAD支撑软件工程技术研究中心武汉430074) (hustjxzlj@gmail．corn) 摘要：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EG0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．关键词：Kriging模型；高效全局优化；增量Kriging方法；改善期望；停止准则中图法分类号：TP391 Model Incremental Methodandits inEfficient Kriging Rebuilding Application Global Optimization Zou Mao Linjan，WuYizhong’，andHuping (NationalCAD Research Scienceand 430074) SupportSoftwareEngineeringCenter，HuazhongUniversityof Technology，Wuhan efficient Abstract：In timeof the model globaloptimization(EGO)algorithm，therebuildingKriging increaseswiththe of existwhenthe rapidly increasingsamples’size。andconvergence premature may ofthe functionistoo these incrementalmethod range objective large．Toconquerproblems，an Kriging the EGO are matrixthe (IKM)and inversionofthecorrelationand improvedalgorithmproposed．The newdata are to thecoefficientsofthe modelin coefficients