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源函数估值次数少是面向多领域设计分析的全局优化算法的基本原则,而传统的优化算法难以满足此要求。基于响应面的全局优化算法使用响应面进行估值,因此可以大大减少源函数的估值次数。本文结合国家自然科学基金项目课题,对基于Kriging模型的全局优化方法进行研究,具有研究意义和实践价值。本文的主要工作有:首先介绍了响应面构造中较为常用的几种实验设计(design of experiment, DOE)方法,阐述了这些方法的原理,分析比较了各自的优缺点。分析了Kriging模型的特点和建模过程,