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1、在實(shí)際昂貴約束優(yōu)化問題中經(jīng)常會(huì)涉及計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的使用,這些仿真分析的計(jì)算成本往往十分昂貴,造成了求解難度的增加。約束優(yōu)化進(jìn)化算法可以在不考慮問題具體特征的前提下進(jìn)行優(yōu)化解的搜尋,但卻不能直接用于求解昂貴約束優(yōu)化問題。代理模型能有效解決求解耗時(shí)的問題而引起越來越多的關(guān)注,但是也面臨求解效率的問題。為了減少計(jì)算時(shí)間與成本并保證較高的求解效率,本文對(duì)基于代理模型的進(jìn)化算法開展研究,主要的研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
(1)給出了昂貴
2、約束優(yōu)化問題的求解框架。該求解框架使用適應(yīng)度值近似策略來引導(dǎo)約束優(yōu)化進(jìn)化算法找到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解,并減少適應(yīng)度評(píng)價(jià)的次數(shù),能有效解決求解耗時(shí)且非線性程度較高的昂貴約束優(yōu)化問題。
?。?)在優(yōu)化算法方面,提出了非支配排序差分進(jìn)化算法。該方法對(duì)動(dòng)態(tài)混合框架算法進(jìn)行了改進(jìn),并通過引入新的搜索機(jī)制、快速非支配排序策略和精英保留策略,保證了收斂性并維持了種群的多樣性。通過多個(gè)測(cè)試函數(shù)的計(jì)算與比較分析,驗(yàn)證了該算法的收斂速度和求解精度。<
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