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计算机试验的分步优化设计研究
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国家自然科学基金 , 教育部高等学校博士学科点专项科研基金


Study on Optimal Design of Computer Experiments by Stages
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    针对传统的计算机试验优化设计计算费时的不足,一方面改进了原始的随机进化寻优算法,以兼顾深度搜索与广度搜索;另一方面提出了分步试验优化设计的思路,逐步分批地布置试验样本点,化整为零地减小搜索空间;最后采用径向基神经网络替代模型,以均匀试验设计为例,检验分步试验优化设计方法的有效性.计算实践表明,改进算法可平均节省50%左右的机时,寻找到与原始算法结果相差约1%的最优值;分步试验设计较一步试验设计可减少40%~60%左右的机时,数值实验表明,随着试验样本点数量的递增,由不同试验设计所产生的替代模型的误差将趋于一致,分步试验设计尤其适合基于大规模试验样本点的替代模型.

    Abstract:

    Considering the high computational cost of traditional optimal design of computer experiments, the original stochastic evolutionary algorithm was improved by balancing the depth searching and broadness searching. And optimal experiment design by steps was

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黄靓,易伟建,汪优.计算机试验的分步优化设计研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2007,34(8):

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