zhengwenqing 发表于 2009-4-7 02:29:02

请问一个优化算法选择的问题

如果要对一个rsm模型以及kriging模型寻优，分别用什么样的算法比较好，既不容易陷入局部最优，效率又比较高的。谢谢了

jacicka1984 发表于 2009-4-9 09:59:00

既然采用在近似面上优化，那么效率都很高的，可以考虑遗传算法加数值优化算法，如：MIGA+NLPQL等

hongzheli 发表于 2009-4-9 10:24:39

请问楼主，你的isight软件在哪里下载的，怎么让同学在哈工大网站上面找不到呢，能不能给我传一份，谢谢,

zhengwenqing 发表于 2009-4-10 11:34:29

2# jacicka1984
非常感谢了，我在论文上就看见了这样的组合方法，我用NLPQL优化Kriging模型了，得到的结果的确是有部分优化，但是跟所寻找到的最优的结果还有相当的距离。谢谢你能不能稍微再具体说点这个GA+NLPQL是怎么个结合起来，也就是说在已经用DOE建立近似面后，算法GA和NLPQL都怎么设置，两个算法怎么结合起来呢，两个都要勾选上近似面模型还是就NLPQL勾选上呢？非常感谢了啊！

jacicka1984 发表于 2009-4-10 12:20:45

你在设置优化方法的对话框里面添加两个step就可以实现两种算法均在近似面上优化，具体见下图：file:///D:/优化组合.png

jacicka1984 发表于 2009-4-10 12:22:24

本帖最后由 jacicka1984 于 2009-4-10 12:26 编辑

晕，图片发不上去，挂个附件吧,这种优化的策略即：GA算法做全局优化，得到一个全局最优解，然后赋给数据优化算法进行局部寻优。在近似面上优化的话，GA可设置更多的population和更多的代，这样结果会好很多

zhengwenqing 发表于 2009-4-10 15:31:28

6# jacicka1984
非常感谢了！是不是将这两个step都勾选上后面的approximation后，在做完GA全局寻优后他就自动把一个全局最优解解赋给了后面做NLPQL的初值啊，不用什么其他的设置吧。还有GA一般取几代，几个岛，几个子个数比较好呢？
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