【摘 要】
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代理模型广泛应用于工程优化领域中。提出一种集成最小化置信下限和信赖域的动态Kriging代理模型优化策略,以提高全局收敛性和优化效率。在该优化策略中,利用Maximin拉丁超立
【机 构】
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中国船舶重工集团公司第七二二研究所,西安电子科技大学电子装备结构设计教育部重点实验室,大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51305323,51490660,11403089);陕西省自然科学基金(2016JM5002);中央高校基本科研业务费专项资金(JB140404);工业装备结构分析国家重点实验室开放基金(GZ15110)资助项目
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代理模型广泛应用于工程优化领域中。提出一种集成最小化置信下限和信赖域的动态Kriging代理模型优化策略,以提高全局收敛性和优化效率。在该优化策略中,利用Maximin拉丁超立方体试验设计方法选取初始样本点建立Kriging代理模型,令置信下限公式中的平衡常数等于已有样本点间的最小距离,并采用遗传算法对置信下限公式进行优化。根据已知信息更新信赖域,在新的信赖域内选取样本点更新代理模型,直至收敛。将该策略应用于数学测试算例和工字梁设计优化实例中,试验对比结果表明该优化策略不仅可以获得最优解,而且能够显著地提高优化效率。
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