基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法

作     者：包建阳 吕秋月 孙越泓 Bao Jianyang;Lü Qiuyue;Sun Yuehong

作者机构：南京师范大学数学科学学院江苏南京210023 江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室江苏南京210023 

出 版 物：《南京师大学报（自然科学版）》 (Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2022年第45卷第3期

页      面：1-8页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(11871279) 

主　　题：集成学习 进化算法 离线数据驱动优化 代理模型 

摘      要：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.