[发明专利]一种针对大规模复杂系统的参数配置优化方法及装置有效
| 申请号： | 201910610017.1 | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110689160B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 刘斌;杨林甫 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学;南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F17/17;G06F9/445 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 224000 江苏省盐城*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种针对大规模复杂系统的参数配置优化方法及装置，包括如下步骤：步骤S1、根据低保真度实验观测数据训练低保真度高斯过程回归模型；步骤S2、根据低保真度高斯过程回归模型输出的预测曲线，获取高保真度实验评估点；步骤S3、根据高保真度实验数据训练高保真度高斯过程回归模型；步骤S4、融合低保真度高斯过程回归模型的预测输出和高保真度高斯过程回归模型的预测输出，确定下次高保真度实验评估点步骤S5、若高保真度实验次数少于预设值，则返回步骤S3进行迭代；反之，则从高保真度实验评估点选出最优点输出。该方法采用贝叶斯模型融合机制充分利用低保真度实验数据，以更少的实验代价获得最优系统配置参数值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 大规模 复杂 系统 参数 配置 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种针对大规模复杂系统的参数配置优化方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤S1、根据低保真度实验观测数据训练低保真度高斯过程回归模型；/n步骤S2、根据低保真度高斯过程回归模型输出的预测曲线，获取高保真度实验评估点；/n步骤S3、根据高保真度实验数据训练高保真度高斯过程回归模型；/n步骤S4、融合低保真度高斯过程回归模型的预测输出和高保真度高斯过程回归模型的预测输出，确定下次高保真度实验评估点；/n步骤S5、若高保真度实验次数少于预设值，则返回步骤S3进行迭代；反之，则从高保真度实验评估点选出最优点输出。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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