集成最小化置信下限和信赖域的动态代理模型优化策略

摘要：

代理模型广泛应用于工程优化领域中.提出一种集成最小化置信下限和信赖域的动态Kriging代理模型优化策略,以提高全局收敛性和优化效率.在该优化策略中,利用Maximin拉丁超立方体试验设计方法选取初始样本点建立Kriging代理模型,令置信下限公式中的平衡常数等于已有样本点间的最小距离,并采用遗传算法对置信下限公式进行优化.根据已知信息更新信赖域,在新的信赖域内选取样本点更新代理模型,直至收敛.将该策略应用于数学测试算例和工字梁设计优化实例中,试验对比结果表明该优化策略不仅可以获得最优解,而且能够显著地提高优化效率.

关键词：Kriging、最小化置信下限、动态代理模型、信赖域

所属期刊栏目：53

分类号：TQ320

资助基金：国家自然科学基金51305323,51490660,11403089;陕西省自然科学基金2016JM5002;中央高校基本科研业务费专项资金JB140404;工业装备结构分析国家重点实验室开放基金GZ15110

在线出版日期：2017-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：170-178