Kriging模型的增量构造及其在全局优化中的应用

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EGO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

所属期刊栏目：23

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50775084;国家"高档数控机床与基础制造装备"科技重大专项2009ZX040001015

在线出版日期：2011-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：649-655