改进EGO算法在黑箱函数全局最优化中的应用

"基于改进EGO算法的黑箱函数全局最优化 (2015年)" 本文探讨的主题是改进后的Efficient Global Optimization (EGO)算法在解决黑箱函数全局最优化问题上的应用。EGO算法是一种基于Kriging模型的优化方法，常用于对未知或复杂函数（即“黑箱”函数）的全局极值搜索，尤其适用于那些计算成本高昂的函数。然而，原始的EGO算法在构建Kriging模型时并未充分考虑模型的精度控制，这可能导致优化效果不理想。 针对这一问题，作者提出了一个新的迭代函数，该函数旨在兼顾Kriging模型的精度与模型的优化过程。通过这个改进，算法在选择新的评估点时不仅考虑了预测的优化方向，还考虑了模型预测的准确度，从而提高整体的优化效率。在实际应用中，作者将改进后的EGO算法应用于五个标准测试函数以及一个存货模型，以此验证算法的有效性。 实验结果显示，改进后的EGO算法显著提高了最终Kriging模型的精度，而且在较少的函数估值次数下就能找到更接近全局最优解的结果。这表明改进的算法在降低计算成本的同时，保持了良好的优化性能，对于解决现实世界中的复杂优化问题具有重要意义。 此外，文章中作者还介绍了他们的背景和研究方向，王彦专注于实验设计和线性模型，而尹素菊则在线性模型与多元分析领域有深入研究。文章的发表日期和修回日期虽然没有具体给出，但可以推测这是一篇经过严谨学术审查的工程技术论文，其研究成果对相关领域的理论发展和技术进步具有积极的推动作用。 关键词：计算机实验设计、Kriging模型、EGO方法、全局最优化。文章的分类号和文献标志码则分别表示了其在科学分类体系中的位置和性质，进一步明确了该研究的学科领域和性质。文章编号则是一个独特的标识符，便于文献检索和引用。 这篇论文提供了关于如何改进EGO算法以提高黑箱函数全局优化效率的深入见解，对于从事优化算法研究和实践的工程师和科学家来说，是一份宝贵的参考资料。通过这种优化策略，可以更有效地处理那些在实际工程和科学计算中遇到的复杂优化问题。