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石仁和;刘、李;朗，腾;吴宇飞;唐一凡

用于具有昂贵目标和约束的黑盒优化问题的基于滤波器的自适应克里格方法。 （英语） 兹比尔1440.62299

计算。方法应用。机械。工程师。 347, 782-805 (2019).
摘要：为了降低求解具有昂贵目标和约束的工程设计优化问题的计算成本，本文提出了一种新的基于滤波器的自适应克里金方法，称为FLT-AKM。在FLT-AKM中，基于滤波器的概念，提出了一种约束改进概率（PCI）准则，以连续生成新样本，用于更新目标和约束的克里金元模型。每次迭代时，在PCI最大化的位置分配一个填充采样点，以实现优化和可行性方面的潜在改进。新增加的填充样本点连续更新Kriging元模型，使得FLT-AKM搜索快速收敛到全局最优。通过与几种广泛使用的基于元模型的约束优化方法的比较，在一些数值基准问题上测试了所提出的FLT-AKM方法的性能。比较结果表明，FLT-AKM在全球收敛性和效率性能方面总体上优于竞争对手。最后，FLT-AKM成功应用于一个全电动GEO卫星MDO问题。优化结果表明，与我们之前的研究相比，FLT-AKM能够以更少的计算预算找到更好的可行设计，这证明了所提出的FLT-AKM方法对于解决实际昂贵的黑盒工程设计优化问题的有效性和实用性。

引用于5文件

MSC公司：

62K05美元 最佳统计设计
60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面）
62K20型 响应面设计
90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法

关键词：

克里金;滤波器;昂贵的约束设计优化;基于元模型的设计优化;顺序填充取样

软件：

EGO公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Shi}等人，计算。方法应用。机械。工程347，782--805（2019；Zbl 1440.62299）
全文： 内政部

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