提帕卢克克里蒂亚基尔内;泰摩尔阿赫塔;克里斯汀·舒梅克（Christine A.Shoemaker）。 SOP：针对计算量大的单目标问题，使用Pareto中心选择的并行代理全局优化。 （英语） Zbl 1356.90136号 J.全球。最佳方案。 66，第3期，417-437（2016）. 摘要：本文提出了一种基于并行代理的全局优化方法，用于处理计算量大的目标函数，该方法对大量处理器更有效。为了达到这个目标，我们将多目标优化和禁忌搜索的概念集成到单目标代理优化中。我们提出的无导数算法（称为SOP）使用了非支配的点排序，对于这些点，之前已经评估过昂贵的函数。这两个目标是点的昂贵函数值和点到先前评估点的最小距离。基于非支配排序的结果，从排序的前沿中选择（P）点作为中心，从中随机扰动产生许多候选点。基于代理近似，随后选择最佳候选点，对每个（P）中心进行昂贵的评估，同时在（P）处理器上进行计算。以前没有产生好解决方案的中心是具有给定任期的禁忌。在某些条件下，我们证明了该算法的几乎肯定收敛性。将SOP的性能与两种基于RBF的方法进行了比较。测试结果表明，SOP是一种有效的方法，可以减少找到一个好的近似最优解所需的时间。在许多情况下，SOP的效率非常高，与其他32个处理器的算法相比，使用8个处理器的SOP可以在更短的时间内找到准确的答案。 引用于4文件 MSC公司： 90C29型 多目标规划 关键词：径向基函数;禁忌;计算成本高;黑盒;仿真优化;响应面;元模型 软件：MLMSRBF公司;EGO公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Krityakierne}等人，J.Glob。最佳方案。66，第3号，417--437（2016；Zbl 1356.90136） 全文： 内政部 参考文献： [1] Akhtar，T.，Shoemaker，C.A.：使用RBF代理和多规则选择对计算成本高的多模态函数进行多目标优化。J.全球。最佳方案。64, 17-32 (2015) ·Zbl 1339.90293号 ·doi:10.1007/s10898-015-0270-y [2] Bischl，B.，Wessing，S.，Bauer，N.，Friedrichs，K.，Weihs，C.：Moi-mbo：基于模型的并行优化的多目标填充。摘自：《学习与智能优化》，第173-186页。施普林格，纽约（2014）·Zbl 1137.90743号 [3] Booker，A.J.，Dennis Jr，J.E.，Frank，P.D.，Serafini，D.B.，Torczon，V.，Trosset，M.W.：通过代理优化昂贵函数的严格框架。结构。最佳方案。17(1), 1-13 (1999) ·doi:10.1007/BF01197708 [4] Deb，K.，Agrawal，S.，Pratap，A.，Meyarivan，T.：用于多目标优化的快速精英非支配排序遗传算法：NSGA-II。Lect Notes计算机科学1917、849-858（2000） [5] Deb，K.：《使用进化算法的多目标优化》，第16卷。威利，伦敦（2001）·Zbl 0970.90091号 [6] Gutmann，H.-M.：用于全局优化的径向基函数方法。J.全球。最佳方案。19, 201-227 (2001) ·Zbl 0972.90055号 ·doi:10.1023/A:1011255519438 [7] Hansen，N.、Finck，S.、Ros，R.、Auger，A.等人：《2009年实时参数黑盒优化基准测试：无噪声函数定义》（2009）·Zbl 1312.90064号 [8] Hough，P.D.，Kolda，T.G.，Torczon，V.J.：非线性优化的异步并行模式搜索。SIAM J.科学。计算。23(1), 134-156 (2001) ·Zbl 0990.65067号 ·doi:10.1137/S1064827599365823 [9] Huang，D.，Allen，T.T.，Notz，W.I.，Zeng，N.：通过序列kriging元模型对随机黑盒系统进行全局优化。J.全球。Optimiz公司。34(3), 441-466 (2006) ·邮编1098.90097 ·doi:10.1007/s10898-005-2454-3 [10] Jones，D.R.，Schonlau，M.，Welch，W.J.：昂贵黑箱函数的有效全局优化。J.全球。最佳方案。13（4），455-492（1998）·兹比尔0917.90270 ·doi:10.1023/A:1008306431147 [11] Li，Y.，Liu，L.，Long，T.，Chen，X.：基于元模型和数学形态学的多重优化搜索方法。工程优化。48(3), 437-453 (2016) ·doi:10.1080/0305215X.2015.1016507 [12] Liu，H.，Shengli，X.，Ma，Y.，Wang，X.：使用潜在的lipschitz常数和响应面对昂贵的黑盒函数进行全局优化。J.全球。Optimiz公司。63(2), 229-251 (2015) ·Zbl 1332.90213号 ·doi:10.1007/s10898-015-0283-6 [13] Mugunthan，P.，Shoemaker，C.A.，Regis，R.G.：比较计算成本高昂的地下水生物修复模型的自动校准的函数近似法、启发式法和基于导数的方法。水资源。第41（11）号决议（2005年）。doi:10.1029/2005WR004134·Zbl 0917.90270号 [14] Müller，J.，Shoemaker，C.A.：集成代理模型和采样策略对计算成本高昂的黑盒全局优化问题算法解质量的影响。J.全球。Optimiz公司。60(2), 123-144 (2014) ·Zbl 1312.90064号 ·doi:10.1007/s10898-014-0184-0 [15] Paulavičius，R.，Sergeyev，Y.D.，Kvasov，D.E.，Ju ilinskas，J.：代价高昂的全局优化的全局偏倚disimpl算法。J.全球。Optimiz公司。59(2-3), 545-567 (2014) ·Zbl 1297.90130号 ·文件编号：10.1007/s10898-014-0180-4 [16] 鲍威尔，M.J.D.：1990年的径向基函数近似理论。收录：《数值分析进展》，第2卷：小波、细分算法和径向基函数。牛津大学出版社，牛津，第105-210页（1992）·Zbl 0787.65005号 [17] Regis，R.G.，Shoemaker，C.A.：进化算法中用于优化代价函数的局部函数近似。IEEE传输。进化。计算。8(5), 490-505 (2004) ·doi:10.1109/TEVC.2004.835247 [18] Regis，R.G.，Shoemaker，C.A.：昂贵函数全局优化的随机径向基函数方法。信息J.计算。19(4), 497-509 (2007) ·Zbl 1241.90192号 ·doi:10.1287/ijoc.1060.0182 [19] Regis，R.G.，Shoemaker，C.A.：使用径向基函数的并行随机全局优化。信息J.计算。21(3), 411-426 (2009) ·Zbl 1243.90160号 ·doi:10.1287/ijoc10900325 [20] Regis，R.G.，Shoemaker，C.A.：在高维昂贵的黑盒优化中结合径向基函数代理和动态坐标搜索。工程优化。45(5), 529-555 (2013) ·doi:10.1080/0305215X.2012.687731 [21] Shoemaker，C.A.、Regis，R.G.、Fleming，R.C.：使用多段局部优化和径向基函数近似的进化优化进行流域校准。水文学。科学。J.52（3），450-465（2007）·doi:10.1623/hysj.52.3.450 [22] Sobester，A.、Leary，S.J.、Keane，A.J.：用于近似和优化高保真计算机模拟的并行更新方案。结构。多磁盘。最佳方案。27(5), 371-383 (2004) ·doi:10.1007/s00158-004-0397-9 [23] Sóbester，A.，Leary，S.J.，Keane，A.J.：基于全局响应面近似模型的优化策略设计。J.全球。Optimiz公司。33(1), 31-59 (2005) ·Zbl 1137.90743号 ·doi:10.1007/s10898-004-6733-1 [24] Spall，J.C.：《随机搜索和优化导论：估计、模拟和控制》，第65卷。威利，伦敦（2005）·邮编1088.90002 [25] Viana，F.A.C.，Haftka，R.T.，Watson，L.T.：多代理技术辅助的高效全局优化算法。J.全球。Optimiz公司。56(2), 669-689 (2013) ·Zbl 1275.90072号 ·doi:10.1007/s10898-012-9892-5 [26] Vrugt，J.A.、Robinson，B.A.：《通过遗传适应性多方法搜索改进进化优化》，《国家科学院学报》，104（3），708-711（2007） [27] Ye，K.Q.，Li，W.，Sudjianto，A.：最优对称拉丁超立方体设计的算法构造。J.统计计划。推理90（1），145-159（2000）·Zbl 1109.62329号 ·doi:10.1016/S0378-3758（00）00105-1 [28] Yoon，J.-H.，Shoemaker，C.A.：地下水生物修复优化方法的比较。J.水资源。计划。管理。125(1), 54-63 (1999) ·doi:10.1061/（ASCE）0733-9496（1999）125:1（54） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。