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基于预搜索和模型选择的离线数据驱动进化算法
1
作者 李二超 原万吉 《控制与决策》 北大核心 2025年第10期3029-3041,共13页
离线数据驱动进化算法(DDEAs)能够从历史数据中建立代理模型指导种群优化,它克服了传统进化算法难以应用在计算密集型、机理复杂难以建立数学模型等昂贵优化问题的局限性,引起了广大学者的关注.然而,离线DDEAs面临两个困难,首先构建高... 离线数据驱动进化算法(DDEAs)能够从历史数据中建立代理模型指导种群优化,它克服了传统进化算法难以应用在计算密集型、机理复杂难以建立数学模型等昂贵优化问题的局限性,引起了广大学者的关注.然而,离线DDEAs面临两个困难,首先构建高质量的代理模型需要使用复杂的模型管理策略,这虽然提高了算法的性能,但也增加了算法的运行时间;其次,径向基函数网络作为一个被广泛应用在离线DDEAs中的模型,少有研究会根据不同的问题来选择合适的超参数.为此,首先提出一种预选择策略,该策略可以通过复杂度低的粗糙模型将种群快速地迭代到最优解附近;其次,提出一种基于肯德尔相关系数的模型排序置信度指标,并利用该指标设计一种选择策略,该策略能从几种径向基函数网络的超参数中选择出最适合当前问题的超参数.基于以上两点并结合堆叠泛化的集成方法,提出基于预搜索和模型选择的离线数据驱动进化算法(DDEA-PMS).与6个最新的离线DDEAs在5个基准问题上的实验结果表明,所提出的DDEA-PMS能以较少的时间开销产生具有明显优势的结果. 展开更多
关键词 离线数据驱动优化 进化计算 代理模型 肯德尔相关系数 径向基函数网络
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基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法
2
作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
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基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法
3
作者 包建阳 吕秋月 孙越泓 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1-8,共8页
基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法主要用于解决目标计算复杂度高的离线优化问题.在模型建立过程中,建立多个代理模型,而后运用模型选择策略,从中选择部分代理模型,组成集成模型.同时,模型选择策略概率被采用,用来提高算法通... 基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法主要用于解决目标计算复杂度高的离线优化问题.在模型建立过程中,建立多个代理模型,而后运用模型选择策略,从中选择部分代理模型,组成集成模型.同时,模型选择策略概率被采用,用来提高算法通用性和减少时间复杂度.该算法在常见的基准测试函数上进行了数值实验,与其他先进的算法进行了比较,实验结果表明,新算法更具有优势. 展开更多
关键词 集成学习 进化算法 离线数据驱动优化 代理模型
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