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Kriging辅助代理模型求解昂贵单目标约束优化问题的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-23页
   ·课题研究背景第10-12页
   ·TPOSOCO 研究现状第12-16页
     ·罚函数处理技术第12-13页
     ·可行域处理技术第13-14页
     ·多目标处理技术第14-16页
   ·AM 研究现状及趋势第16-19页
     ·AM 逼近第16-17页
     ·AM 取样策略第17-18页
     ·AM 存在的问题与发展趋势第18-19页
   ·Kriging 代理模型研究现状第19-21页
     ·Kriging 的基础研究第19-20页
     ·Kriging 代理模型应用研究第20-21页
   ·论文研究内容第21-23页
第2章 Kriging 代理模型技术第23-34页
   ·常用的代理模型第23-26页
     ·多项式模型第23-24页
     ·神经网络模型第24页
     ·径向基模型第24-25页
     ·支持向量机模型第25-26页
   ·Kriging 代理模型第26-29页
     ·Kriging 代理模型第26-28页
     ·相关函数第28-29页
   ·试验设计第29-32页
     ·等概率随机采样试验设计第29-30页
     ·正交实验设计第30页
     ·均匀试验设计第30-31页
     ·LHS 试验设计第31-32页
     ·均匀超立方体试验设计第32页
   ·代理模型评价机制第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 Kriging 辅助代理模型优化策略第34-42页
   ·KAM 自适应拉丁抽样优化设计第34-36页
   ·KAM 样本插入优化设计第36-38页
     ·进化最优样本点插入准则第36-37页
     ·均方差样本点插入准则第37页
     ·相关信息点删除准则第37-38页
   ·动态多次重复拉丁抽样样本优化设计第38-39页
   ·Kriging 模型动态优化策略第39-40页
   ·本章小结第40-42页
第4章 动态 KAAM 优化算法求解昂贵单目标约束优化问题第42-55页
   ·昂贵单目标约束问题第42-43页
     ·昂贵单目标约束优化问题描述第42页
     ·约束问题处理技术第42-43页
   ·KAAM 与进化算法结合第43-47页
     ·遗传算法第43页
     ·单行交叉技术第43-44页
     ·零约束-非支配点第44-45页
     ·零约束-非支配点选择机制第45-46页
     ·Kriging 代理模型与遗传算法结合第46-47页
   ·动态 Kriging 辅助代理模型优化算法求解昂贵单目标约束优化问题第47-51页
     ·Kriging 辅助代理模型第47-48页
     ·动态 KAAM 优化算法求解单目标昂贵约束优化问题第48-50页
     ·KAAM 误差优化策略第50-51页
   ·动态 KAAM 优化算法与其他进化算法评价次数比较第51-53页
   ·本章小结第53-55页
第5章 分层混合 KAAM 优化算法求解昂贵单目标约束优化问题第55-68页
   ·全局搜索策略第55-56页
     ·自适应小生境技术第55页
     ·全局零约束-非支配个体选择及样本插入机制第55-56页
     ·KAAM 全局估计第56页
   ·并行局部搜索第56-57页
     ·并行局部搜索第56-57页
     ·局部零约束-非支配个体选择机制第57页
   ·分层混合 Kriging 辅助代理模型优化算法第57-60页
     ·分层混合 Kriging 辅助代理模型优化算法流程第57-59页
     ·KAAM 误差优化策略第59-60页
   ·实验验证与分析第60-67页
     ·本算法分别对高维和复杂约束问题进行测试与验证第60-62页
     ·本算法与其他进化算法比较与分析第62-66页
     ·本算法与其他近似算法进行比较第66-67页
   ·本章小结第67-68页
第6章 总结与展望第68-70页
   ·本文总结第68页
   ·本文展望第68-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
攻读硕士学位期间科研成果第77页

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