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基于Kriging代理模型的改进EGO算法研究

王红涛  竺晓程  杜朝辉  
【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.

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