空气动力学优化技术:代理模型:优化算法原理与应用1空气动力学优化的重要性空气动力学优化是现代航空工程中不可或缺的一部分,它通过改进飞行器的气动性能,如提升升力、减少阻力、增强稳定性等,来提高飞行效率和安全性。在设计过程中,空气动力学优化能够帮助工程师在众多可能的设计方案中找到最优解,从而实现性能的最大...
代理模型可行规则法是一种基于计算机模拟的优化算法,它通过模 拟代理模型和应用可行规则策略,寻求目标变量的最优解。代理模型通 过建立一个假设的模型来预测目标变量的变化,可行规则则是指遵循一 些已知规则来在搜索空间中寻找最佳解的方法。本文旨在探讨代理模型 ...
Kriging模型是一种基于统计学习的插值方法,它结合了回归分析和空间相关性的概念,能够有效地处理高维、非线性和带有噪声的数据。在产品设计、地质勘探、环境科学等领域,Kriging模型已经展现出其独特的优势。 本文将回顾代理优化算法的发展历程,并分析其与传统优化算法的区别与联系。代理优化算法通过构建代理模型来逼近复杂...
2.1.1算法原理 代理模型优化算法是一种基于代理模型的优化方法。该算法的主要原理是通过构建一个代理模型来近似真实的优化目标函数。在此代理模型中,可以使用一些有效的数学工具和技术来进行模型的构建和求解,以更快地获得接近最优解的结果。 代理模型可以根据问题的特点选择不同的类型,常见的代理模型包括多项式回归模型...
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于代理模型的全局优化算法,它模拟了鸟群或鱼群等动物的群体行为,通过不断地搜索更新“粒子”(即代理)的位置和速度,最终找到全局最优解。 PSO算法的基本思想是将一组代理(粒子)随机初始化在解空间中,然后根据其当前的位置和速度,通过一定的策略调整其移动方向...
(CPO_SVR_HO)基于CPOSVR模型的单目标河马算法反求使得因变量最值的最佳自变量的特征组合的Matlab代码 1555 -- 1:58 App 基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真 3825 -- 14:32 App 多目标遗传优化算法反推最优特征组合|改进粒子群算法优化多输出随机森林 1.2万 3 0:10 App 这美颜...
具体而言,该算法首先使用演化优化算法对目标任务进行求解,得到一组候选解集合。然后,将该候选解集合作为训练集,构建代理模型来代替原始目标任务的求解。代理模型的建立利用了大量的历史数据以及对搜索空间的有效探索,可以较好地表示目标任务之间的关联特征。最后,将代理模型应用于多任务优化过程中,对新的任务进行求解,并...
在现有的代理模型方法中,如多项式响应面、径向基函数、神经网络、支持向量回归、多变量插值/回归、多项式混沌展开等,源于地质统计学的 Kriging 模型具有代表性,是一种非常具有应用潜力的代理模型方法。以飞行器设计领域的优化问题为背景,介绍了 Kriging 代理模型及应用于优化设计的理论和算法的最新研究进展。首先,概述了...
因此在整个优化设计过程中需要控制模拟仿真次数以减少不必要的计算成本。代理模型优化算法可以显著地减少对于大量设计的模拟[1,5],其应用不断增多。基于代理模型的优化算法能否成功很大程度上取决于样本点的选择、合适的代理模型形式以及加点准则[6]。好的样本集合要求样本点分布均匀,一般可通过优化拉丁超立方抽样方法(...
摘要:具有约束的多目标多变量风机优化问题中,往往需要大量耗时的计算流体动力学(CFD)计算。本文提出了一种新的多代理模组合优化算法来解决实际工程中的昂贵的优化问题。针对多变量和多目标优化问题,提出了一种了新的弹性多目标加点准则。此外,...