《表1 偏好设置：结合Kriging和物理规划的多目标代理优化算法》

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《结合Kriging和物理规划的多目标代理优化算法》

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使用文献中的偏好设置，如表1所示。执行KPBMOSO时，采用最优拉丁方设计抽取20个样本点构造初始的Kriging代理模型，算法执行20次，每次实验使用不同的随机种子产生样本点。文献[19]中指出，使用Kriging代理优化解决全局优化问题时，可以设置一个较小的加点准则值作为终止条件。文献[6]中指出，当加点准则小于10-6时，优化即可终止。本文使用EI×PoF作为算法的终止条件，为了保证算法充分收敛，当EI×PoFmax量级达到10-15时，算法停止，并返回最优解。算法收敛的结果如图3所示。执行GA算法20次，使用增强的拉格朗日法处理约束，设置种群数量为200，当种群的平均适应度的改变量小于10-10时，算法停止，GA的收敛结果如图4所示。