融合DBN和代理模型的高维昂贵问题的粒子群优化方法

本发明属于计算智能与机器学习的交叉技术领域，公开了一种融合DBN和代理模型的高维昂贵问题的粒子群优化方法，包括IDBN动态降维模块，提取高维优化问题的特征并对其进行动态降维；填充样本的多阶段协同筛选机制，选择多个代表性样本；精英解的局部搜索策略，对精英解进行局部开发，以提高算法的收敛速度和解的精度。本发明采用上述一种融合DBN和代理模型的高维昂贵问题的粒子群优化方法，通过IDBN降维模块，显著提升了高维空间中算法的搜索效率，降低了代理模型的构建代价；通过填充样本的多阶段协同筛选机制，增强了代理模型在希望区域和潜在区域的精度；引入精英解的局部搜索策略提高了算法的局部开发能力，提升了最优解的精度。