[发明专利]一种基于分解思想的卷积神经网络代理模型的多目标优化进化计算方法在审
| 申请号： | 202110059636.3 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112633500A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 张涛;李富章;齐望 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明的目的是提出一种基于分解思想的卷积神经网络代理模型的多目标优化进化计算方法。在主流代理模型的构建基础上，受卷积神经网络使用的启发，提出将卷积神经网络针与代理模型相结合，搭建一种基于分解思想的代理模型，并与经典的基于分解的多目标优化进化计算算法相结合。通过创新性的使用卷积神经网络来构建代理模型，可以高效的处理较为昂贵、复杂的多目标优化问题，使得在计算量较大的情况下仍然可以准确高效的生成多目标优化问题的代理模型，为昂贵的多目标优化问题的进一步解决提供一种高效的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分解 思想 卷积 神经网络 代理 模型 多目标 优化 进化 计算方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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