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基于Kriging代理模型的改进EGO算法研究
基于Kriging代理模型的改进EGO算法研究
摘要：EGO（EfficientGlobalOptimization）是一种有效的全局优化算法，它在代理模型的基础上进行搜索和优化，可以有效地解决复杂的优化问题。其中，Kriging代理模型作为EGO算法中的核心组件之一，具有一定的局限性，因此本文针对Kriging代理模型进行改进，提出了一种改进的EGO算法。通过实验结果的对比分析，表明了改进算法的优势。
1.引言
优化问题在实际应用中普遍存在，并且往往是非线性、多模态、带约束的。EGO算法作为一种全局优化算法，已经被广泛应用于工程优化和实际问题求解中。然而，传统的EGO算法在面对高维问题时存在搜索效率低、计算复杂度高等问题，因此需要对其进行改进。
2.EGO算法的基本原理
EGO算法基于代理模型进行优化搜索，其中Kriging代理模型是一种基于高斯过程的回归模型。EGO算法的基本思想是使用代理模型来替代实际函数进行优化搜索，通过不断更新代理模型来获取更好的优化结果。
3.Kriging代理模型的局限性
Kriging代理模型在使用中存在一定的局限性，包括参数选取困难、计算复杂度高、对高维问题的适应性不足等问题。因此，需要对Kriging代理模型进行改进，以提高EGO算法的性能。
4.改进的EGO算法
本文提出了一种改进的EGO算法，主要包括以下方面的改进：
4.1多初始点策略
传统的EGO算法在开始优化时只使用单个初始点，无法有效地在搜索空间中进行全局搜索。改进算法引入了多初始点策略，通过选择多个初始点来增加搜索范围，提高全局搜索能力。
4.2多种代理模型策略
改进算法采用了多种代理模型策略，包括Kriging模型、支持向量机模型和神经网络模型等。通过综合利用不同的代理模型，可以更好地逼近目标函数，提高优化性能。
4.3自适应采样策略
传统的EGO算法在采样点选择时往往需要人为设定采样点个数，无法自动适应优化问题的复杂度。改进算法引入了自适应采样策略，根据目标函数的特性动态调整采样点个数，提高算法的效率和自适应性。
5.实验结果与分析
通过对比传统EGO算法和改进EGO算法在几个优化问题上的实验结果发现，改进算法在搜索效率和优化质量上表现出明显的优势。多初始点策略可以有效地增加全局搜索能力，多种代理模型策略可以更好地逼近目标函数，自适应采样策略可以提高算法的效率并自动适应问题的复杂度。
6.结论
本文针对Kriging代理模型进行改进的EGO算法，在优化问题上取得了较好的效果。改进算法通过引入多初始点策略、多种代理模型策略和自适应采样策略，提高了搜索效率和优化质量。未来的研究可以进一步探索不同的代理模型和采样策略，进一步提高改进算法的性能。