申请/专利权人：西北农林科技大学

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744763A

主分类号：G06N3/0985

分类号：G06N3/0985;G06N3/086;G06N3/084;G06N3/0499;G06F18/2411

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于算法参数优化技术领域，公开了一种基于代理模型的自适应多元优化器、构建方法及应用，构建基于BP神经网络构建代理模型。通过随机采样得到由采样矩阵和响应矩阵组成的样本集合；设计基于自适应策略的多元优化器。基于代理模型构建虚拟的适应度函数，模拟真实黑箱问题的响应，结合精英选择策略选择最佳方案对应的启发式算法作为最终的优化器；基于自适应多元优化器求解复杂优化问题。针对复杂优化问题，构建真实的适应度函数，通过优化器的自适应构建，完成问题的求解；验证所设计优化器的性能。本发明所提出算法的精度和鲁棒性均优于单一的元启发式优化算法；在最短的时间内选择了效果较好的优化算法并获得了最佳的模型参数。

主权项：1.一种基于代理模型的自适应多元优化器的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，构建基于BP神经网络构建代理模型；通过随机采样得到由采样矩阵和响应矩阵组成的样本集合，在此基础上，构建基于BP神经网络的代理模型；第二步，设计基于自适应策略的多元优化器，基于代理模型构建虚拟的适应度函数，模拟真实黑箱问题的响应，以设定值与代理模型估计值的偏差最小为目标，基于11种启发式优化算法构建11种寻优方案，结合精英选择策略选择最佳方案对应的启发式算法作为最终的优化器；第三步，基于自适应多元优化器求解复杂优化问题，针对复杂优化问题，构建真实的适应度函数，通过优化器的自适应构建，完成问题的求解；第四步，验证所设计优化器的性能，将多元优化器在多个标准数据集上进行测试，对时间开销和优化效果进行评估，并应用于SVM参数优化问题，开发基于代理模型的自适应多元优化软件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北农林科技大学 一种基于代理模型的自适应多元优化方法

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