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利用梯度增强Kriging优化昂贵的黑盒问题。(英语) Zbl 1439.90078
摘要:本文探讨了利用梯度增强Kriging来优化昂贵的黑盒设计问题,它不完全受传统高效全局优化算法框架的限制。具体地说,我们给出了梯度增强Kriging偏导数的最佳线性无偏预测器和均方预测误差,并提出了一种称为“平稳点近似概率”的测度来估计候选填充点作为下一函数的平稳点的近似概率。在填充点的选择上,我们不仅最大化已知的期望改善,而且评估了作为“双重检查”步骤的静止点的近似概率。然后根据这两个量之间的一致程度进行填充决策。此外,为了检验优化过程是否能节省更多的响应评估成本,我们还研究了在某些迭代中有条件地跳过梯度评估步骤的情况。提出了三种新的填充准则,并用三种解析测试函数和翼型优化设计进行了实验。结果表明,利用辅助梯度信息可以提高优化性能。
理学硕士:
90C56型 无导数方法和使用广义导数的方法
60G25个 预测理论(随机过程方面)
6205年 最优统计设计
90C26型 非凸规划,全局优化
PDF格式 双歧杆菌 XML 引用
全文: 内政部
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