基于Kriging模型的仿真优化方法--聚文网

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编辑推荐

本书的创新点主要是：（1）利用Kriging增量构造、采样准则和模型更新准则提出序列全局近似方法。（2）结合Kriging、对偶理论和信任域策略提出稳定的无约束全局优化算法。（3）利用中点距离最小舍弃方法和广义EGO提出多点采样无约束全局优化。（4）针对 “黑箱”问题提出约束优化方法，旨在初始点不可行的情况下完成寻优。

内容简介

本书的主要内容包括绪论、Kriging模型及其增量构造方法、基于增量Kriging模型的全局近似方法、基于Kriging模型和对偶理论的无约束金局优化方法、基于Kriging模型的多采样点全局优化方法、基于Kriging模型的约束全局优化方法、MDO平台下基于Kriging模型的全局优化模块开发以及全书总结与工作展望。本书对基于Kriging模型的仿真优化方法进行了精选，结构合理，层次分明，适合高等院校本科生和研究生学习和研究使用。本书适合高等院校机械专业、机电专业、工业工程专业、仪器仪表专业以及其他相关工科专业的本科生和研究生使用，也可以为相关工程技术人员提供参考。

作者简介

李耀辉，许昌学院机械工程系副主任，科研方向：基于元模型的仿真优化设计。

第1章绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外的研究概况
1.4 本书的研究内容和创新点
1.5 本章小结
第2章 Kriging模型及其增量构造方法
2.1 引言
2.2 试验设计方法
2.3 Kriging 模型
2.4 Kriging模型与其他响应面模型的比较
2.5 Kriging模型的增量构造方法
2.6 本章小结
第3章基于增量Kriging模型的全局近似方法
3.1 引言
3.2 基于增量Kriging模型的全局近似方法的实现
3.3 算例测试
3.4 本章小结
第4章基于Kriging模型和对偶理论的无约束全局优化方法
4.1 引言
4.2 EGO方法
4.3 基于对偶变换的序列Kriging模型优化方法
4.4 本章小结
第5章基于Kriging模型的多采样点全局优化方法
5.1 引言
5.2 广义EGO方法
5.3 基于改进GEGO方法的多点并行优化方法
5.4 基于Kriging模型和常量撒谎策略的多点采样优化方法
5.5 MPO_IGEGO方法和KMUGO方法的工程应用
5.6 本章小结
第6章基于Kriging模型的约束全局优化方法
6.1 引言
6.2 KCGO方法
6.3 算例测试
6.4 本章小结
第7章 MDO平台下基于Kriging模型的全局优化模块开发
7.1 引言
7.2 基于RSM组件的流程建模方法
7.3 基于RSM组件的流程建模方法的实现
7.4 应用实例
7.5 本章小结
第8章全书总结与工作展望
8.1 本书总结
8.2 工作展望
附录A 缩略语表
参考文献
致谢

基于Kriging模型的仿真优化方法

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