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胡安·卡米洛·麦地那;Taflanidis，Alexandros A。

不确定性问题下优化的自适应重要性抽样。 （英语） Zbl 1423.74733号

计算。方法应用。机械。工程师。 279, 133-162 (2014).
摘要：讨论了以概率性能为目标函数并通过随机模拟获得其估计的设计不确定性问题。重点是通过在优化算法的迭代过程中自适应实现重要性抽样（is）来减少与随机模拟相关的计算负担。建议的公式仅依赖优化过程当前迭代的可用信息（即功能评估），以提高后续迭代中的估计精度，因此对应于具有较小额外计算负担的IS选择。采用核密度估计（KDE）方法，基于与概率性能被积函数成比例分布的样本构造is密度。如果建议密度用作is分布，则建议密度的特征被最佳选择，以最小化目标函数的预期变异系数。为了避免在尝试为所有不确定模型参数开发IS时可能出现的数值问题，首先使用最近提出的全局敏感性分析进行优先级排序，以量化每个模型参数的相对重要性。因此，IS密度仅针对最重要的参数构建，确切的数字也是基于预期精度最优选择的变量。为了促进整体自适应方案，制定了在优化算法的迭代过程中共享信息的有效指南。所考虑的数值例子验证了所提出的自适应IS框架的有效性。

引用于2文件

MSC公司：

第74页第10页 固体力学中其他性质的优化
90立方厘米15 随机规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90 C90 数学规划的应用

关键词：

随机优化;重要性抽样;核密度近似;不确定性优化;稳健优化;同时摄动随机逼近

软件：

TOMLAB公司
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\textit{J.C.Medina}和\textit{A.A.Taflaindis}，计算。方法应用。机械。工程279，133--162（2014；Zbl 1423.74733）
全文： 内政部

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