基于Kriging代理模型的改进EGO算法研究

被引：51

作者：

王红涛

竺晓程

杜朝辉

机构：

[1] 上海交通大学机械与动力工程学院

来源：

工程设计学报 | 2009年 / 16卷 / 04期

关键词：

改进EGO算法; 全局优化; Kriging模型; 试验设计方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

代理模型是复杂工程优化设计问题的关键技术之一.基于Kriging代理模型的EGO算法作为一种贝叶斯全局优化算法引入了EI函数来确定校正点,保证了算法的全局收敛性.首先针对原始EGO算法的不足之处,提出改进EGO算法.然后采用改进EGO算法对4个经典函数和1个工程算例进行测试,最后从算法的收敛速度和精度两方面将不同的算法进行比较.结果表明改进后的EGO算法达到原始EGO算法精度时所需迭代步数更少,与基于响应面的优化算法相比在收敛速度和精度方面更具有优势.说明该方法适应性强,具有很高的工程实用价值.

引用

页码：266 / 270+302 +302

页数：6

共 4 条

[1]

Metamodels for computer-based engineering design: survey and recommendations [J].