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| 一种带有隐藏约束昂贵黑箱优化问题的改进响应面方法 | |
| 作者姓名： | 黄可晴 白富生 申富伟 |
| 作者单位： | 重庆师范大学数学科学学院;重庆国家应用数学中心,重庆401331;长沙县职业中专学校,长沙410100 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.11991024);;重庆市自然科学基金(No.cstc2019jcyj-msxmX0386); |
| 摘 要： | 【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。 |
| 关 键 词： | 隐藏约束 昂贵黑箱函数 响应面方法 径向基函数 |
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