一种基于昂贵多目标优化问题的优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于昂贵多目标优化问题的优化方法及系统，当一个任务中多个目标同时达到预设要求时，将多个不相关的目标对应的目标函数通过映射进行转换；将目标函数通过映射转换到一组具有相关性或者相似性的任务系列中对多个不相关的目标函数进行关联；将具有相似性或相关性的任务系列进行联合建模，生成多任务高斯过程模型；本发明专利技术在优化环节，利用建立的多任务高斯过程模型对每个任务进行预测，然后通过逆映射将任务预测值映射到目标预测值，达到避免计算昂贵目标函数的目的，最后输出优化结果；降低了多个不相关目标优化的成本。

An optimization method and system based on an expensive multi-objective optimization problem

The invention discloses a method and system for optimizing expensive multi-objective optimization problem based on, when a task in multi object at the same time reaches the preset requirements, the objective function of multiple related object corresponding to the conversion by mapping; the objective function by mapping to a set of correlation or association of multiple not related to the objective function similarity task in the series; will have the similarity or correlation task series combined model generation, multi task process model of Gauss; the invention in the optimization processes, to predict each task using multi task Gauss modeling process, and then through the inverse mapping will be mapped to the target task prediction value the predictive value, to avoid the computationally expensive objective function, the final output of the optimization results; reduce the multiple objective optimization related cost.

【技术实现步骤摘要】
一种基于昂贵多目标优化问题的优化方法及系统
本专利技术涉及区间多目标优化
，具体涉及一种基于昂贵多目标优化问题的优化方法及系统。
技术介绍
现有技术中，在实际应用中,区间多目标优化问题普遍存在，在日常生活中，经常要求不止一项指标达到最优，往往要求多项指标同时达到最优，大量的问题都可以归结为一类在某种约束条件下使多个目标同时达到最优的多目标优化问题；例如，在机械加工时，在进给切削中，为选择合适的切削速度和进给量，提出目标：1.机械加工成本最低，2.生产率高，3.刀具寿命最长，同时还要满足进给量小于加工余量、刀具强度等约束条件，一个参数就相当于一个目标(一个目标对应一个目标函数)；再例如，在车辆寻找路线时，提出目标：1.路况最好，2.时间最短，3.成本最低等；针对上述的多个目标的优化问题，如果每一个目标进行分别建立独立的代理模型，在数据量较小的时候会导致模型建立不够准确，且成本昂贵。所以，现有技术中，对于昂贵多目标(此处的昂贵多目标中的昂贵是指单独对每个目标函数进行建模优化时成本较高的意思)优化问题(Expensivemultiobjectiveoptimizationproble本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，所述基于昂贵多目标优化问题的优化方法包括：当一个任务中多个目标同时达到预设要求时，将多个不相关的目标对应的目标函数通过映射进行转换；将目标函数通过映射转换到一组具有相关性或者相似性的任务系列中对多个不相关的目标函数进行关联；将具有相似性或相关性的任务系列进行联合建模，生成多任务高斯过程模型对目标进行预测，并输出优化结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，所述基于昂贵多目标优化问题的优化方法包括：当一个任务中多个目标同时达到预设要求时，将多个不相关的目标对应的目标函数通过映射进行转换；将目标函数通过映射转换到一组具有相关性或者相似性的任务系列中对多个不相关的目标函数进行关联；将具有相似性或相关性的任务系列进行联合建模，生成多任务高斯过程模型对目标进行预测，并输出优化结果。2.根据权利要求1所述的基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，所述将具有相似性或相关性的任务系列进行联合建模，生成多任务高斯过程模型对目标进行预测，并输出优化结果还包括：对所述多任务高斯过程模型通过逆向映射获取所有目标函数的预测值，对所有目标函数进行预测。3.根据权利要求1所述的基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，所述当一个任务中多个目标同时达到预设要求时，将多个不相关的目标对应的目标函数通过映射进行转换包括以下步骤：预先设置所述一个任务中多个目标同时要达到的预设要求；获取所述一个任务中多个不相关的目标，建立每一个目标对应的目标函数；将多个不相关的目标函数进行映射转换。4.根据权利要求3所述的基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，所述将目标函数通过映射转换到一组具有相关性或者相似性的任务系列中对多个不相关的目标函数进行关联包括以下步骤：当将多个不相关的目标函数进行映射转换后，多个不相关的目标函数集中到一组具有相关性或者相似性的任务系列中；当转换得到所述任务系列后，多个不相关的目标函数完成关联操作。5.根据权利要求4所述的基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，所述将具有相似性或相关性的任务系列进行联合建模，生成多任务高斯过程模型对目标进行预测，并输出优化结果包括以下步骤：根据转换得到的具有相关性或者相似性的任务系列，进行高斯联合建模；当完成所述高斯联合建模后，生成多任务高斯过程模型多个目标进行预测，根据所述预设要求对多个目标进行优化。6.根据权利要求1所述的基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，当所述目标函数为两个不相关的目标函数时，两个目标函数分别表示为f1和f2，则定义：其中，h1和h2为定义的中间变量，a1,a2,b1,和b2为实数，且a1≠a2≠0,b1≠b2≠0,7.根据权利要求6所述的基于昂贵多目标优化问题的优化方法，其特征在于，当则即

【专利技术属性】
技术研发人员：骆剑平，薛虎，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44