Global Optimization Method Using SLE and Adaptive RBF Based on Fuzzy Clustering
Жу, Huaguang, Liu ., LI ., Long, Teng Teng, Zhao Zhao, Junfeng · 中国机械工程学报 · 2012
高保真度分析模型，对改进设计质量有益，越来越广泛地处于现代工程设计优化问题被利用了。然而，高保真度分析模型是那么计算地昂贵的时间在设计优化要求了，这通常是不能接受的。为了改进包含高保真度分析模型，的优化的效率，优化效率能通过使用代理人接近被升级计算地昂贵的模型，它能 greately 减少计算时间。基于模糊聚类使用适应光线的基础功能(RBF ) 的一个有效启发式的全球优化方法(ARFC ) 被建议。在这个方法，用连续本地枚举(SLE ) 的使得点最多的战术拉丁文 hypercube 设计的一个新奇算法被采用在充满空间、射影的一致性性质与好性能获得样品点，它做很多对 metamodels 好精确性。RBF 方法为构造 metamodels 被采用，并且与增加，样品的数字削尖 RBF 的近似精确性逐渐地被提高。聚类方法的模糊 c 工具被使用鉴别在原版的减少的吸引人的区域设计空间。数字基准例子被用于验证 ARFC 的表演。结果证明为大多数申请例子，全球 optima 有效地被获得，有适应反应表面方法(ARSM ) 的比较证明建议方法罐头直觉地捕获有希望的设计区域并且能高效地识别全球或在全球附近的设计最佳。这个方法改进效率和优化问题的全球集中，并且为设计包含计算地昂贵的模型的设计优化问题给新优化策略。