评估昂贵函数的多目标优化算法:汤普森采样高效多目标优化(TSEMO)算法-matlab开发

时间:2024-06-17 19:40:18
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文件名称:评估昂贵函数的多目标优化算法:汤普森采样高效多目标优化(TSEMO)算法-matlab开发

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更新时间:2024-06-17 19:40:18

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该存储库包含“汤普森采样高效多目标优化”(TSEMO) 算法 [1] 的源代码。 该算法专为评估成本高昂的黑盒函数的全局多目标优化而设计。 例如,该算法已应用于生命周期评估(LCA)和化学过程仿真成本的同时优化[2]。 但是,该算法也可以应用于其他黑盒函数,例如 CFD 模拟。 它基于贝叶斯优化方法,构建高斯过程代理模型以加速优化。 此外,该算法可以在每次迭代中识别几个有希望的点(批量顺序模式)。 这允许并行评估多个模拟。 [1] Bradford,E.,Schweidtmann,AM和Lapkin,A. J Glob Optim(2018)。 https://doi.org/10.1007/s10898-018-0609-2 [2] D. Helmdach, P. Yaseneva, PK Heer, AM Schweidtmann, AA Lapkin, ChemSusChem 201


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