Sammanfattning I många tekniska optimeringsproblem är antalet funktionsutvärderingar ofta mycket begränsat på grund av beräkningskostnaden för att köra en numerisk simulering med hög kvalitet. I detta fall är det inte lämpligt att använda en klassisk optimeringsalgoritm, t.ex. en derivatbaserad algoritm eller en evolutionär algoritm, direkt på en beräkningsmodell. En gemensam strategi för att ta itu med denna utmaning är att använda surrogatmodelleringsmetoder för svarta lådor. Den mest populära surrogatbaserade optimeringsalgoritmen är algoritmen Efficient Global Optimization (EGO), som är en iterativ provtagningsalgoritm som lägger till en (eller många) poäng per iteration. Denna algoritm bygger ofta på ett provtagningskriterium för utfyllnad, som kallas förväntad förbättring, vilket innebär en avvägning mellan lovande och osäkra områden. Många studier har visat EGO:s effektivitet, särskilt när antalet insatsvariabler är relativt lågt. Dess prestanda på högdimensionella problem är dock fortfarande dålig eftersom de Kriging-modeller som används är tidskrävande att bygga. För att ta itu med denna fråga introducerar detta dokument en surrogatbaserad optimeringsmetod som lämpar sig för högdimensionella problem. Metoden använder först "lokalisera den regionala extrem"-kriteriet, som innehåller minimering av surrogatmodellen och samtidigt maximera det förväntade förbättringskriteriet. Därefter ersätter den Kriging-modellerna med KPLS (+K)-modellerna (Kriging kombinerat med den partiella metoden med minst kvadrater), som är lämpligare för högdimensionella problem. Slutligen bekräftas det föreslagna tillvägagångssättet genom en jämförelse med de alternativa metoder som finns i litteraturen om vissa analytiska funktioner och om 12-dimensionella och 50-dimensionella fall av referensfordonsproblemet "MOPTA08".
Nyligen, Kriging modellen, kombinerat med den partiella minsta kvadratmetoden, användes som en surrogat i en begränsad LSGO REF.
Efficient global optimization for high-dimensional constrained problems by using the Kriging models combined with the partial least squares method
{'venue': None, 'journal': 'Engineering Optimization', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}