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黄浩;冯志伟;马利坤;杨涛;张庆斌;葛建全

一种基于kriging的双目标约束全局优化算法，用于求解代价高昂的约束优化问题。 （英语） Zbl 07803035号

工程优化。 第10号第55页，1668-1685页（2023年）.
摘要：计算成本高的约束优化问题由于其高复杂性和计算成本而具有挑战性。为了有效地解决这些问题，开发了一种基于kriging的双目标约束全局优化（BOCGO）算法，其中执行了三个阶段和三个双目标子问题。在第一阶段，对约束进行局部和全局搜索，以找到可行区域。一旦确定了可行域，就可以利用约束期望改进函数的两个项在第二阶段开发和探索可行域。由于克里金模型在相关区域足够精确，因此在第三阶段进行了局部搜索以改进最优解。通过对20个问题和一个工程仿真问题的两个经典算法和两个最新算法的比较，证明了BOCGO算法的能力。结果表明，BOCGO算法在五分之三以上的问题中表现较好，说明了其有效性和鲁棒性。

MSC公司：

90至XX 运筹学、数学规划

关键词：

高效全局优化;昂贵的约束优化;克里金模型;多目标优化;并行计算

软件：

SPACE（空间）;MOEA/D公司;EGO公司;鲮鱼
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Huang}等人，工程优化。55，第10号，1668--1685（2023；Zbl 07803035）
全文： 内政部

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