MATLAB实现的多目标EGO算法及并行优化技巧

资源摘要信息:"matlab快速非支配算法代码-Multiobjective_EGO_algorithms:标准和并行多目标EGO算法" 知识点详细说明： 1. 多目标EGO算法概述： EGO（Efficient Global Optimization）算法是一种用于解决昂贵的黑盒优化问题的算法。其核心思想是利用已有的数据构建一个代理模型（例如Kriging模型），然后通过代理模型来预测和选择最有希望改进目标函数值的点。在多目标优化的背景下，EGO算法可以被扩展为处理多个目标，即多目标EGO算法。 2. 无约束多目标EGO算法： 无约束多目标EGO算法使用EIM（预期改进矩阵）标准来评估和选择样本点。EIM标准与多目标EI（Expected Improvement）标准相比，其评估过程更为经济。在多目标优化中，EIM标准允许算法更有效地探索解空间，寻找非支配前沿（Pareto Front）上的解。 3. 约束多目标EGO算法： 在处理实际问题时，经常会遇到带有约束条件的情况。约束多目标EGO算法通过引入CEIM（约束预期改进矩阵）准则来处理这些约束条件，能够有效解决昂贵的约束多目标优化问题。该算法能够在不违反约束的前提下，寻找最优解。 4. 并行多目标EGO算法： 为了提高优化效率，特别是在高维度或多目标优化问题中，可以通过并行计算来加速。并行多目标EGO算法使用PEIM（伪期望改进矩阵）标准，允许在每个优化周期中选择多个候选点进行并行评估。这显著加快了寻找Pareto最优解的过程。 5. 并行约束多目标EGO算法： 并行约束多目标EGO算法采用PCEIM（伪约束预期改进矩阵）标准，同样能够在每个周期中并行选择多个候选点。该方法结合了并行计算和处理约束的能力，适用于那些既要处理约束又要考虑多目标的复杂优化问题。 6. dace工具箱： 在多目标EGO算法中，dace工具箱被用于构建Kriging模型。Kriging模型是一种基于统计学的插值方法，适用于模拟和预测昂贵函数的输出，是EGO算法中代理模型的常用选择。 7. 非支配排序方法： Yi Cao提出了一种非支配排序方法，该方法被用于从所有设计点中识别非支配前沿，即Pareto最优解集。非支配排序是多目标优化中的一个关键概念，用于确定哪些解在多个目标间取得了良好的权衡。 8. 超量指标计算： 在多目标优化中，超量指标是衡量解集多样性和分布性的重要工具。 Nicola Beume等人的更快算法被用来计算这些指标，以确保找到的Pareto前沿不仅具有高质量的非支配解，而且在解空间中分布均匀。 9. DE（Differential Evolution）算法： EIM和PEIM标准都可以通过差分进化（Differential Evolution, DE）算法来实现最大化。DE是一种强大的全局优化算法，适用于连续优化问题，并且能够有效处理多目标问题。 参考文献： - [1] 未提供详细参考文献，但应为关于EIM标准的研究文献。 - [2] 未提供详细参考文献，但应为关于PEIM标准的研究文献。 - [3] Yi Cao, dace工具箱的作者，提供了在实现中构建Kriging模型的工具。 - [4] Yi Cao, 提出了用于从所有设计点识别非支配前沿的非支配排序方法。 - [5] Nicola Beume等人的更快算法，用于计算超量指标。 - [6] DE算法，用于最大化EIM和PEIM标准。 【标签】:"系统开源" 意味着上述提到的算法和相关代码可能是在开源许可下发布的，用户可以自由获取和修改代码，用于自己的研究和应用。 【压缩包子文件的文件名称列表】: Multiobjective_EGO_algorithms-master 表明压缩包内的文件包含了多目标EGO算法的源代码及其相关资料，文件名称为Multiobjective_EGO_algorithms-master，暗示这是一个主版本的代码库。