基于PSO的Kriging相关模型参数优化

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:woshizhuwoshizhu
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Kriging插值计算过程中的相关模型参数确定是构造回归模型的关键,常用的模式搜索方法求解相关模型参数时存在计算精度依赖搜索起始点的缺点,从而导致最优解的不稳定.利用一种改进的二进制编码微粒群算法(Genetic Particle Swarm Optimization,GPS0)来求解相关函数的参数,该方法采用动态选择和调整变异算子概率的策略,克服了参数优化过程中对初始点设置的依赖问题,函数测试的性能比较表明该方法具有良好的收敛速度和稳定性.
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