基于自适应加速GEI准则的序列优化方法研究

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随着人们对机械产品性能要求越来越高,在这些机械产品设计优化过程中,复杂度越来越高,基于近似模型的序列优化方法运用愈加广泛。近似模型替代“黑箱”问题,能够减少设计优化过程中的计算成本和时间成本。在众多近似模型中,克里金(Kriging)模型可以提供拟合模型的标准差,具有独特优点。而在基于Kriging模型的序列优化过程中,如何确定下一个样本点是关键,而EI准则在搜索下一个样本点时兼顾了全局搜索和局部搜索,被广泛加以应用。但经典EI准则可能产生较小的估计误差,会使优化过程偏向当前最优点附近进行搜索,因而
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本文通过对荣华二采区10
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