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  本文關(guān)鍵詞：基于Kriging替代模型的燃機部件優(yōu)化設(shè)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華中科技大學(xué)》 2011年

基于Kriging模型的全局優(yōu)化方法研究

鄒林君  

【摘要】：源函數(shù)估值次數(shù)少是面向多領(lǐng)域設(shè)計分析的全局優(yōu)化算法的基本原則,而傳統(tǒng)的優(yōu)化算法難以滿足此要求�；陧憫�(yīng)面的全局優(yōu)化算法使用響應(yīng)面進行估值,因此可以大大減少源函數(shù)的估值次數(shù)。本文結(jié)合國家自然科學(xué)基金項目課題,對基于Kriging模型的全局優(yōu)化方法進行研究,具有研究意義和實踐價值。本文的主要工作有: 首先介紹了響應(yīng)面構(gòu)造中較為常用的幾種實驗設(shè)計(design of experiment, DOE)方法,闡述了這些方法的原理,分析比較了各自的優(yōu)缺點。 分析了Kriging模型的特點和建模過程,提出了Kriging模型的增量構(gòu)造方法。該方法利用已經(jīng)得到的關(guān)聯(lián)矩陣的逆矩陣和新增的數(shù)據(jù)點,忽略關(guān)聯(lián)系數(shù)優(yōu)化的過程,直接進行矩陣運算,得到新關(guān)聯(lián)矩陣的逆矩陣,進而得到更新后的預(yù)測模型。大量的測試結(jié)果表明:增量方法可在損失少量精度的情況下大大縮短模型更新的時間。 研究和分析了基于Kriging模型的高效全局優(yōu)化(efficient global optimization, EGO)算法,指出了EGO算法中存在的迭代次數(shù)增多時構(gòu)建Kriging模型速度過慢以及對于某些響應(yīng)值變化范圍較大的目標(biāo)函數(shù)出現(xiàn)過早收斂等問題,提出了改進EGO算法。改進EGO算法使用增量Kriging方法和更加嚴謹?shù)耐Ｖ挂?guī)則,即同時考慮改善期望、自變量和響應(yīng)值改變等因素。通過對標(biāo)準(zhǔn)的全局優(yōu)化測試算例進行測試,結(jié)果表明改進的EGO算法具有更高的效率和穩(wěn)定性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TH122
【目錄】：

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【引證文獻】

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