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。     

基于є-支配的昂贵超多目标黑箱问题代理优化算法

【目的】本文研究昂贵超多目标黑箱优化问题的算法。【方法】基于SOCEMO算法，将?-支配用于目标值采样策略，提出?-SOCEMO算法。【结果】在42个超多目标测试问题上对算法?-SOCEMO和SOCEMO进行了数值实验，结果显示?-SOCEMO在算法性能评价指标上具有较好的表现。【结论】数值实验表明这种改进的目标值采样策略可以提升SOCEMO算法在昂贵超多目标黑箱优化问题上的计算效果。     

基于ε-支配的昂贵超多目标黑箱问题代理优化算法

针对求解昂贵超多目标黑箱优化问题的算法进行研究。基于SOCEMO算法，将ε-支配用于目标值采样策略，提出ε-SOCEMO算法。在42个超多目标测试问题上对ε-SOCEMO算法和SOCEMO算法进行了数值实验，结果显示ε-SOCEMO算法在性能评价指标上具有较好的表现。数值实验表明这种改进的目标值采样策略可以提升SOCEMO算法在昂贵超多目标黑箱优化问题上的计算效果。     

基于代理辅助选择策略的多目标进化算法

【目的】在目标函数评估昂贵的情形下,为目标空间维度较高的多目标优化问题提供一种有效的解决方案。【方法】在基于分解的多目标进化算法的基础上,采用种群聚类的办法对决策空间中的种群进行聚类,确定后代点的生成邻域。在生成后代的过程中,首先扩大遗传算法中父代样本点的选择范围,然后利用径向基函数对生成的候选点种群进行筛选,并选择值最好的候选点作为后代,进而更新种群。【结果】得到了解决具有高维目标空间的昂贵多目标进化算法。【结论】就具有高维目标空间的测试问题而言,本文提出的算法与多目标邻域回归优化算法相比有很大优势。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

基于新型自适应采样算法的催化重整过程代理模型

催化重整装置是石油加工的重要装置之一,直接使用机理模型对其进行优化耗时较长。代理模型方法能够有效地对机理模型进行近似,而采样方法对代理模型的精度有很大影响。提出了一种新的自适应采样算法-基于最近邻和马氏距离的自适应采样算法。该算法从采样方法的全局搜索能力与局部搜索能力出发,通过求解优化问题在关键信息区域中获取样本点。采用7个测试函数进行测试,结果表明该算法能够选取对代理模型精度影响较大的采样点,从而有效地提升代理模型的精度。针对催化重整过程的关键质量指标建立了相应的代理模型,结果表明该算法能够很好地处理实际工程中的问题。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应t分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用9个标准测试函数的仿真实验,与标准GSA及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。     

基于约束优化的混合径向基函数响应面方法

[目的]为更好地求解昂贵黑箱函数优化问题.[方法]在响应面约束优化算法的基础上,采用由薄板样条径向基函数模型和三次径向基函数模型的组合得到的混合模型作为新响应面模型对黑箱函数进行逼近,并且在优化过程中自适应选择混合模型的权重因子.[结果]得到了混合径向基函数响应面算法.[结论]在34个常用检验问题上得到的算法数值实验结...     

基于滤波波束搜索算法的置换流水车间调度问题

【目的】研究解决置换流水车间中作业完成时间与常见到期日之间的绝对偏差最小化和中间库存最小化问题。【方法】首先，构建基于最小化绝对偏差和中间库存的混合整数线性规划模型，采用两阶段法对模型进行求解；其次，提出基于精英选择策略的滤波波束搜索算法(Filtered beam search algorithm，FBSA)，将精英选择策略与FBSA融合，通过对有“希望”的迭代节点进行局部搜索和全局搜索，用以确定筛选出的最优解。【结果】通过实例仿真对基于精英选择策略的FBSA与其他智能优化算法在最优解偏差百分比、平均错误率、改进百分比等3个指标进行对比，结果显示该算法在求解所提问题时具有高效性和稳定性。【结论】基于精英搜索策略的FBSA对处理置换流水车间调度问题有着良好的效果与优势。