高维优化：多点加点准则代理模型辅助SLPSO算法

"基于多点加点准则的代理模型辅助社会学习微粒群算法" 本文介绍了一种创新的优化算法，该算法旨在解决高维费时问题，尤其在需要大量计算资源的复杂优化任务中表现出优越性。算法的核心是结合了代理模型辅助的进化算法和社会学习微粒群算法（SLPSO），以减少对昂贵真实适应值评价的依赖。代理模型，特别是高斯过程，被用作近似原函数的工具，以减少实际计算的成本。 代理模型辅助的进化算法是当前解决计算成本高昂问题的一种流行方法，但它们通常在处理低维问题时效果较好，且仍需要大量的适应值计算。针对这一局限，该研究提出了一个基于相似度的多点加点规则（SMIC）。通过SMIC，算法能够智能地选择需要使用原始函数评估的候选解，而不是盲目地进行大规模的计算。这种方法考虑了粒子之间的相似性，从而更有效地探索高维搜索空间。 社会学习微粒群算法（SLPSO）是一种演化计算技术，它结合了粒子群优化（PSO）的社会交互行为和局部搜索能力。在此基础上，SMIC规则的引入增强了SLPSO的性能，特别是在高维度环境中。通过在50维和100维的基准函数测试中与其他研究结果对比，新算法展示了在有限的适应值计算次数下更优秀的寻优性能，特别是在处理高维问题时，优势更为显著。 总结来说，这项工作为解决高维优化问题提供了一个高效且节省计算资源的解决方案。它结合了代理模型的预测能力和SLPSO的优化能力，通过多点加点准则提高了算法的探索效率。这一研究对于那些需要解决计算密集型优化问题的领域，如工程设计、数据分析和机器学习，具有重要的理论和实践意义。通过进一步的研究和优化，这种算法有可能成为处理高维优化挑战的标准工具之一。