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一种使用径向基函数的基于仿真的优化方法。 (英语) Zbl 1243.65068号

摘要:我们提出了一种使用基于径向基函数(RBF)的代理模型对昂贵且有噪声的黑盒函数进行全局优化的算法。为了处理噪声,引入了一种基于RBF的逼近方法。选择新点以最小化相对于替代函数值加权的总模型不确定性。该算法通过加权到代理Pareto前沿的距离来扩展到多个目标函数;因此,它构成了文献中针对昂贵、有噪声和多目标问题的第一个算法。与其他(商业)算法以及基于模拟的优化问题的结果相比,分析测试函数的数值结果显示出良好的前景。

MSC公司:

65千5 数值数学规划方法
90C29型 多目标规划
90C26型 非凸规划,全局优化
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全文: 内政部

参考文献:

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