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田国国;李增冲;黄磊;杜凯凡;蒋良良;王波

通过高斯过程回归和模糊聚类，增强了基于可变可靠度代理的优化框架。 （英语） Zbl 1442.62141号

计算。方法应用。机械。工程师。 366，文章ID 113045，18 p.（2020）.
摘要：为了提高基于代理优化的全局优化能力，在高斯过程回归算法和模糊聚类算法的基础上，充分利用高保真模型（HFM）的信息融合，开发了一个增强的可变精度代理模型（VFSM）优化框架和低脂肪模型（LFM）。首先，基于低维代理模型（LFSM），提出了确定竞争采样点的筛选准则。然后，将竞争抽样策略与模糊聚类算法相结合，自适应地获得缩小的设计空间，从而更有可能找到最优结果。在缩小的设计空间中，利用高斯过程回归算法构造VFSM。基于VFSM的梯度优化可以从竞争采样点开始快速搜索最优解。为了验证所提优化方法的有效性，对分层加筋壳进行了三个试验函数和一个工程实例。优化结果表明，在计算量相近的情况下，与高保真代理模型（HFSM）优化方法、LFSM优化方法和传统的直接采样VFSM优化方法相比，该优化方法具有更高的全局优化能力。

引用于5文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62时86分 多元分析与模糊性
第74页第10页 固体力学中其他性质的优化
90 C90 数学规划的应用

关键词：

可变忠实度替代模型;竞争性抽样;高斯过程;模糊聚类方法;优化

软件：

EGO公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Tian}等人，计算。方法应用。机械。Eng.366，文章ID 113045，18 p.（2020；Zbl 1442.62141）
全文： 内政部

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