黑箱问题

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我校在利用混合代理模型提高黑箱问题全局优化精度方面取得重要进展
《许昌学院学报》2024年第2期F0003-F0003,共1页
许昌学院电气与机械工程学院李耀辉博士课题组针对目前Kriging代理模型存在建模效果欠佳、优化收敛精度不高等瓶颈问题,提出了一种基于自适应加权混合代理模型(GOAAWHS)的全局优化算法,并应用到黑箱工程问题的仿真优化设计中。在每次迭...
关键词：PARETO前沿 机械工程学院 双目标优化 自适应加权 全局优化 距离参数 混合模型 预测目标 
我校在利用代理模型提高黑箱问题近似精度方面取得重要进展
《许昌学院学报》2021年第2期F0003-F0003,共1页
许昌学院电气与机械工程学院李耀辉博士课题组针对目前Kriging代理模型存在的建模效率低、近似精度不高等瓶颈问题,提出了一种具有双重采样准则的自适应Kriging方法,并在工程设计领域中用于近似昂贵的黑箱问题。该方法在每次迭代过程中...
关键词：KRIGING方法 近似精度 KRIGING模型 代理模型 机械工程学院 基准函数 候选对象 参数估计 
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