【摘 要】
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针对粒子群优化(PSO,particleswarmoptimization)和高效全局优化(EGO,efficientglobal optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法
【机 构】
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济南大学自动化与电气工程学院,山东济南250022;济南大学-铨优智能系统与优化技术研究中心,山东济南250022
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针对粒子群优化(PSO,particleswarmoptimization)和高效全局优化(EGO,efficientglobal optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较
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