黑箱函数优化问题中的响应面优化方法

在实际科研领域和工程应用中经常会遇到一类问题,就是高价黑箱函数问题,针对高价黑箱函数的全局最优化问题,开展了径向基函数和响应面相结合的研究;针对径向基函数中响应面模型及目标值f*n的选取进行了理论分析;提出了一种新的选取策略,不同的选取策略必然会导致不同的搜索模式,从而影响优化效果。     

一种基于跳出局部最优机制的自适应响应面方法

【目的】针对昂贵黑箱函数优化问题提出一种能够更好平衡局部搜索和全局搜索的响应面方法。【方法】对径向基函数响应面约束优化算法进行了改进,首先增加了判断陷入局部最优的机制,然后引入填充函数方法辅助选择新采样点,进而利用新采样点跳出局部最优。【结果】在37个公开的全局优化算法测试问题上的数值实验表明,本文提出的基于填充函数跳出局部最优机制的自适应响应面算法能够收敛到更好的近似全局最优解。【结论】基于填充函数方法的局部最优解跳出机制能够提升算法的全局搜索能力。     

一种带有隐藏约束昂贵黑箱优化问题的改进响应面方法

【目的】提出一种求解带有隐藏约束的昂贵黑箱优化问题的新响应面方法。【方法】对SHEBO算法进行了改进，取消了MADS强化搜索这一步骤，节约了昂贵黑箱目标函数的估值次数，并改善了响应面模型的更新策略，从而提高了算法效率。【结果】得到了新的带有隐藏约束昂贵黑箱优化问题的响应面方法。【结论】通过50个标准的测试问题对新算法的数值表现进行了评估，结果表明新算法优于原有的SHEBO方法。     

求解黑箱全局优化问题的一种改进的随机算法

提出了一个改进的随机算法求解黑箱全局优化问题,算法中使用的径向基函数插值是昂贵的目标函数的近似.算法在可靠的信赖域内通过简单而有效的方法选择下一个迭代点.在早期的迭代过程中,算法倾向于在响应面模型的全局最优值附近改善响应面模型的局部逼近精度.它可能暂时陷入局部最优,但它有能力在之后的迭代中探索可行域中的其他区域并改善响应面的全局逼近精度.数值实验结果说明了该算法的有效性.     

增强型径向基函数的分块响应面近似处理方法

采用多项式响应面法、分块响应面法和增强型径向基函数的分块响应面法对3个测试函数进行近似处理,比较它们的均方根误差和相对误差值.结果表明:在样本数量较少时,并未明显地体现出增强型径向基函数的分块响应面法的优势,但是其近似精度不低于前两种方法;当样本点数量比较大时,增强型径向基函数的分块响应面方法的近似精度明显高于分块响应面法和多项式响应面法.     

基于代理模型的汽车乘员约束系统性能优化

针对汽车碰撞乘员约束系统优化设计中多参数和非线性问题,提出了基于径向基函数代理模型的优化设计方法,通过LS-DYNA分析软件建立正面碰撞乘员约束系统的仿真模型并对其进行验证.基于该模型选取对响应影响较大的设计变量作为优化变量,在LS-OPT中选择径向基函数构建代理模型,采用空间填充试验方法进行试验设计,运用自适应模拟退火算法进行优化求解.优化结果表明:人体综合损伤WIC值相比初始设计值降低了28.2%,实现了对设计目标的优化.     

一种基于ACO的RBF神经网络训练方法

针对k平均聚类径向基（Radial Basis Function简称RBF）网络算法的聚类结果易受初始参数选取的影响,并常收敛于局部极小值的问题,提出一种将蚁群优化算法用于径向基神经网络训练过程,优化径向基函数的中心点,建立相应优化模型的算法．实验结果表明,该算法精确度高于k平均聚类径向基神经网络算法,且函数的拟合程度也得到了改善．     

河网洪水预报径向基函数人工神经网络方法

讨论了神经网络在河网水流数值模拟中的运用现状,并基于河网水流数值计算模拟的特点,将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网水流．模型采用混合学习算法,选用高斯核函数作为隐藏层基函数,充分发挥其表示形武筒单、径向对称、光滑性好和解析性好的优势,并采用k-均值聚类算法来确定径向基函数的参数,运用最小二乘法求解权值．建立了珠江三角洲河网的洪水预报模型,计算表明,预测结果与实测数据吻合较好,该模型具有运算速度快、简便易用且预报精度较高等特点．     

基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析

利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径...     

用QCEA优化的RBF神经网络及其在股市预测的应用

采用量子克隆进化算法(QCEA)对径向基函数(RBF)神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指数的预测分析中.仿真实验表明:经量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络将全局搜索和局部寻优有机地结合起来,收敛速度快、种群多样性好,并可有效抑...