检索结果-南通市图书馆

2023年全国天线年会

作者：高天烨焦永昌张依轩张立西安电子科技大学天线与微波技术重点实验室

本文提出了一种用于天线高效全局优化设计的新型代理辅助进化算法。此算法在代理模型辅助进化算法基础上,加入了数据库动态增量操作,随着迭代进行自适应改变电磁仿真并加入数据库的个体数量,在优化早期选择更多个体加入数据库,提高每次... 详细信息

本文提出了一种用于天线高效全局优化设计的新型代理辅助进化算法。此算法在代理模型辅助进化算法基础上,加入了数据库动态增量操作,随着迭代进行自适应改变电磁仿真并加入数据库的个体数量,在优化早期选择更多个体加入数据库,提高每次迭代的不确定性,增大了算法的全局搜索能力,在优化后期仅保留每代种群的最优个体,提高优化速度。此算法加入了子代解质量判定机制,使用代理模型对子代种群预判定,生成更高质量的子代种群,减少无用解的仿真次数。此算法还加入了变异算子自适应选择操作,随着优化进行自适应的调整算法对于全局搜索能力和局部优化能力的倾向性,更好地适应不同优化阶段。本文最终通过一个超宽带天线优化实例,证明了本文提出的算法相比较于DE和SADEA具有更高的优化效率。。

关键词：天线优化代理模型辅助优化机器学习差分进化算法

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基于竞争代理模型的辅助优化方法及其设计平台的构建

基于竞争代理模型的辅助优化方法及其设计平台的构建

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作者：鲁观锐湖南大学

学位级别：硕士

代理模型辅助优化是一种针对“黑箱问题”而提出的优化方法。尽管其相关理论已经发展的较为成熟,但是在我国中小型企业中推广得并不顺利。一方面,该方法应用起来较为麻烦,需要的专业技术过深而导致企业用人成本过高。另一方面,市面上较... 详细信息

代理模型辅助优化是一种针对“黑箱问题”而提出的优化方法。尽管其相关理论已经发展的较为成熟,但是在我国中小型企业中推广得并不顺利。一方面,该方法应用起来较为麻烦,需要的专业技术过深而导致企业用人成本过高。另一方面,市面上较为成熟的商业优化软件在操作上过于复杂,并且仅提供代理模型辅助的离线优化方式。因此,本文利用Qt Creator集成开发环境,基于C++语言开发出一款基于竞争代理模型辅助优化设计平台,并将其应用于两个工程实例的优化设计。本文研究的主要内容和成果如下:1、深入研究代理模型辅助优化方法及其相关的技术,基于优化设计平台的操作简洁性原则,提出了基于竞争模型的优化设计。然后确定了优化平台的基本架构,优化平台一共分为四个主要模块:实验设计、敏感性分析、代理模型和优化算法。2、为了便于工程人员的使用,平台开发了图形用户界面。界面的布局遵循简洁美观的原则,单一页面参数设置简单不繁杂。界面的操作流程则力求简单易用,用户使用起来较为自然。特别体现在,代理模型模块设置了自动建模的功能,用户无需进行参数设置。此外,较为复杂的参数设置在界面上均设置了默认值。3、现有软件中代理模型与优化算法的结合往往通过离线优化的方式,即事先构建好高精度的代理模型用于替代原来的“黑箱问题”,然后对代理模型进行寻优设计。此方法最大的弊端在于过分依赖代理模型的预测准确性,优化结果仅仅提供参考依据,还需要对结果进一步验证。本文在此基础上,增加了在线优化方式,即先通过少量样本构建出一个基础的代理模型,然后通过样本填充原则增加样本点从而不断更新模型,模型的更新与优化同时进行,最终收敛到最优解。在线优化是一个闭环优化过程,其关键技术在于通过仿真接口实现完全闭环。本文将Abaqus接口部署到优化平台中,能够实现脚本参数化建模并提交Abaqus进行后台求解计算,然后提取计算结果用于指导下一次脚本文件的更新,从而形成一套完整的闭环优化。4、本文利用一系列数值算例对优化平台的各功能模块进行评估与分析,证明其实用性。并将优化平台应用于汽车引擎盖的板料冲压优化和高速列车变流器箱体复合材料点阵结构的优化。

关键词：代理模型辅助优化竞争模型代理模型群智能优化算法敏感性分析优化软件

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大规模黑箱优化问题元启发式求解方法研究进展

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中国舰船研究 2021年第4期16卷 1-18页

作者：江璞玉刘均周奇程远胜华中科技大学船舶与海洋工程学院湖北武汉430074 华中科技大学航空航天学院湖北武汉430074

大型复杂工程装备的优化设计通常为高复杂度、高维度的优化问题,即所谓的大规模黑箱优化问题,其特点是目标函数和/或约束函数解析式不可知且设计变量维度很高。近年来,大规模黑箱优化问题在各领域引起了学者们的兴趣,而元启发式算法被... 详细信息

大型复杂工程装备的优化设计通常为高复杂度、高维度的优化问题,即所谓的大规模黑箱优化问题,其特点是目标函数和/或约束函数解析式不可知且设计变量维度很高。近年来,大规模黑箱优化问题在各领域引起了学者们的兴趣,而元启发式算法被认为是求解该问题的有效方法。为此,全面总结了近年来求解该问题的元启发式算法的研究进展,包括使用与不使用分解策略的元启发式算法,以及处理大规模昂贵优化问题的代理模型辅助元启发式算法,并指出了针对此问题的元启发式求解方法未来可能的研究方向。

关键词：大规模优化黑箱优化元启发式算法代理模型辅助优化

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数据驱动进化优化算法中采样策略的研究

数据驱动进化优化算法中采样策略的研究

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作者：李婵太原科技大学

学位级别：硕士

实际工程和科学领域中存在一些优化问题,其进行一次性能评估非常耗时。进化优化算法是求解最优化问题的最有效的手段之一,然而,由于进化算法在获得全局最优解之前需要进行大量的适应值评价,导致其不能直接应用于计算昂贵的优化问题上。... 详细信息

实际工程和科学领域中存在一些优化问题,其进行一次性能评估非常耗时。进化优化算法是求解最优化问题的最有效的手段之一,然而,由于进化算法在获得全局最优解之前需要进行大量的适应值评价,导致其不能直接应用于计算昂贵的优化问题上。近年来,代理模型辅助的进化优化算法受到了越来越多的关注,而其中采样策略是影响模型是否能够辅助进化优化算法在计算资源有限的情况下找到最优解的重要因素之一。本文使用代理模型近似计算费时的目标函数,并结合多种填充采样策略辅助进化优化算法,以提高模型的准确度,进而尽可能地找到问题的最优解。本文的主要工作如下:一、基于不确定度采样策略的代理模型辅助的优化算法(USSAOA)。在代理模型辅助的进化算法中,常见的代理模型分为全局代理模型,局部代理模型和集成代理模型。不管使用哪种模型或者哪类模型,引导模型找到全局最优位置是非常重要的。因此,如何选择较好的采样点来更新模型是代理模型辅助进化算法的重中之重。本文利用径向基函数代替计算费时的目标函数,提出了一种新的不确定度计算方法,并结合模型估值提出一种新的填充采样策略来选择真实计算的个体,以提高模型的准确度;其次,利用差分进化算法优化该模型,以加快算法找到全局最优解。所提算法与目前求解复杂优化问题的算法在7个高达100维的基准问题上进行了测试比较,实验表明,该算法在计算资源有限的情况下可以获得更好的结果。二、一种集成代理模型辅助的进化优化算法(ES-SAOA)。为了更好求解复杂优化问题,在USSAOA算法基础上引入局部模型,并对全局模型和局部模型进行最优解搜索,分别采用不同的填充采样策略以平衡对未知区域的探索能力和对潜在最优解局部区域内的开采能力,从而加快算法找到问题的最优解。所提算法与目前求解复杂优化问题的算法在7个高达100维的基准问题上进行测试比较,实验表明,该算法在计算资源有限的情况下可以获得更好的结果,能够有效地解决计算费时问题。

关键词：代理模型辅助优化计算费时问题不确定度填充采样策略

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