基于迁移代理模型的黑盒优化算法-电机与控制应用

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基于迁移代理模型的黑盒优化算法

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

本研究针对黑盒优化算法在复杂工程设计场景中的应用展开。黑盒优化算法作为一种重要的优化工具，在电机优化设计等领域具有广泛的应用前景。然而，由于黑盒优化算法的运算过程复杂且内部逻辑不透明，导致算力消耗大，从而制约了工程应用效率。尤其是在电机优化设计过程中，黑盒优化算法需要通过反复迭代运算和有限元仿真来筛选最优结构参数，这一过程不仅拉长了设计周期，而且对设计人员的专业要求较高，使得优化过程难以在短时间内完成。

研究方法

为了解决上述问题，本研究提出了一种基于迁移代理模型的黑盒优化算法。该方法的核心在于引入迁移代理模型，该模型通过将优化过程中的黑盒部分转化为可解释的代理模型，从而降低算力消耗并提高优化效率。具体来说，我们首先对黑盒优化算法的运算过程进行抽象，建立迁移代理模型；然后，通过迁移代理模型对优化过程中的关键参数进行预测，从而指导优化算法快速筛选出最优结构参数。此外，我们还在算法中加入了自适应调整机制，以适应不同的优化场景和设计需求。

核心结果

本研究通过实际应用案例验证了所提出算法的有效性。在电机优化设计过程中，与传统黑盒优化算法相比，基于迁移代理模型的算法在算力消耗上降低了约30%，同时在优化周期上缩短了约50%。实验结果表明，所提出的算法不仅能够有效降低算力消耗，而且能够显著提高优化效率，从而为电机优化设计提供了有力的支持。

结论与意义

本研究提出的基于迁移代理模型的黑盒优化算法，为解决电机优化设计中的算力消耗大、优化周期长等问题提供了一种新的思路。该算法不仅降低了算力消耗，提高了优化效率，而且具有较好的适应性和普适性，可在其他复杂工程设计场景中得到广泛应用。此外，本研究为黑盒优化算法的进一步研究和改进提供了有益的借鉴，有助于推动优化算法在工程领域的深入应用。

文章来源：《电机与控制应用》网址: http://www.djykzyy.cn/qikandaodu/2026/1027/325.html