基于插值聚合模型的信賴域序列近似優(yōu)化方法及應(yīng)用.pdf

1、近年來，隨著工程優(yōu)化設(shè)計問題復雜程度的提高，基于近似模型(Surrogate Model)優(yōu)化方法的應(yīng)用變得日益廣泛。對于存在黑箱問題的實際產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計過程，利用近似模型代替黑箱問題并將其運用到后續(xù)優(yōu)化過程中能夠極大的減小計算成本。
　　由于近似模型存在較多的構(gòu)建方法，到底采用何種近似模型變得困難。目前在實際應(yīng)用中都是首先構(gòu)建出大量的近似模型，然后選擇精度較高的模型加以利用而放棄其它精度較低的模型，這會造成嚴重的計算成本浪費。聚合

2、模型（Ensemble of Surrogate）的提出較好的解決了這個問題，且與單個模型相比具有較好的魯棒性。聚合模型是近年提出來的多個單一聚合模型以某種權(quán)重系數(shù)加權(quán)得到的線性組合。但聚合模型普遍具有精度不夠高尤其是在樣本點附近精度不足的缺陷。針對這一缺陷，本文提出了一種新的聚合模型構(gòu)建方法——插值聚合模型（Interpolation Ensemble of Surrogate, IEOS）方法。通過幾個常用的數(shù)值算例對插值聚合模型進

3、行驗證，發(fā)現(xiàn)IEOS模型不僅繼承了傳統(tǒng)聚合模型的優(yōu)點，而且能顯著提高近似模型在設(shè)計空間特別是樣本點附近的精度。
　　同時，本文將上述 IEOS模型與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法——信賴域方法（Trust Region Method,TRM）進行有效結(jié)合從而得到一種新的序列近似優(yōu)化方法——基于插值聚合模型的信賴域優(yōu)化方法（Interpolating Ensemble of surrogate based Trust Region Method,