控制与决策

作者：王浩,孙超利,张国晨

单位：太原科技大学 电子信息工程学院,太原 030024,,太原科技大学 计算机科学与技术学院,太原 030024,,太原科技大学 计算机科学与技术学院,太原 030024,

关键词：昂贵高维多目标优化;代理模型;填充采样准则;高斯过程模型;不确定度

基金：国家自然科学基金项目(61876123)；山西省自然科学基金项目(201901D111262,201901D111264)；山西省优秀人才科技创新项目(201805D211028)；多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学)开放课题项目(MMC202011).

模型管理,特别是训练样本的选择和填充采样准则,是影响昂贵多目标优化算法求解性能的重要因素.为此,选择样本库中具有较好目标函数值的若干个体作为样本训练目标函数的代理模型,使用基于参考向量的进化算法搜索模型的最优解集,并提出一种基于个体目标函数估值不确定度排序顺序均值的采样策略,从该最优解集中选择两个个体进行真实的目标函数评价.为了验证算法的有效性,将所提出算法在DTLZ和WFG多目标优化测试问题和两个实际工程优化问题上进行测试,并与其他5种优秀的同类型算法进行结果对比.实验结果表明,所提出算法在求解昂贵高维多目标优化问题上是有效的.

来源：2023年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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