论文: Data-Driven Evolutionary Optimization: An Overview and Case Studies(2):五个实例分析

 

Blast Furnace Optimization ---高炉优化

涉及的问题: 在炼化的过程中是由大概100多种复杂的物质,怎么样找出合理的决策向量?最终确立了12个决策量子向量,8个目标,下一步就是优化约束条件,最后选择合适的算法优化目标。

创伤系统设计: 就是在事故发生的时候,怎么合理的安排调度? 

创伤及创伤急救系统ppt课件 - 道客巴巴 http://www.doc88.com/p-31863

“Offline data-driven evolutionary optimization using selective surrogate ensembles: Introduction, applications, and research status” 这篇文献聚焦于离线数据驱动下使用选择性代理集成的进化优化。 离线数据驱动的进化优化是在已有数据(离线数据)的基础上开展优化工作,避免每一次迭代都进行实际的评估,从而提高优化效率。选择性代理集成则是从多个代理模型中挑选合适的模型进行组合,以充分发挥不同代理模型的优势,提升整体的预测和优化性能。 在进化优化领域,传统的方法可能在处理复杂问题时效率低下或难以收敛到最优解。而利用离线数据和选择性代理集成的方法可以通过利用历史数据构建代理模型,减少对真实目标函数的调用次数。例如,在一些工程设计优化问题中,真实目标函数的评估可能涉及到复杂的物理模拟或实验,成本高且耗时久。通过离线数据驱动的选择性代理集成进化优化方法,可以基于过往的模拟或实验数据构建代理模型,在优化过程中利用这些代理模型进行初步筛选和评估,从而快速找到较优的解。 在应用方面,该方法可用于机械设计、化工过程优化、航空航天工程等多个领域。在机械设计中,可以用于优化机械结构的参数,以提高机械的性能和可靠性;在化工过程优化中,可用于调整工艺参数,提高化工产品的质量和产量。 关于研究现状,随着计算能力的提升和数据采集技术的发展,离线数据驱动的选择性代理集成进化优化方法受到了越来越多的关注。研究者们不断探索新的代理模型选择策略、集成方法以及进化算法的改进,以进一步提高该方法的性能和适用性。 ```python # 以下是一个简单的伪代码示例,展示离线数据驱动的进化优化的基本流程 # 假设已经有了离线数据和代理模型 def offline_data_driven_evolutionary_optimization(offline_data, surrogate_models): population = initialize_population() # 初始化种群 while not termination_condition(): # 利用代理模型评估种群个体的适应度 fitness = evaluate_fitness(population, surrogate_models) # 选择操作 selected_individuals = selection(population, fitness) # 交叉和变异操作 new_population = crossover_and_mutation(selected_individuals) population = new_population best_solution = find_best_solution(population) return best_solution ```
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