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关于Kriging模型的构造及其优化算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及其意义第14-15页
    1.2 代理模型的国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 代理模型第15页
        1.2.2 计算机实验设计第15-17页
        1.2.3 全局优化算法及其基于Kriging模型的全局优化算法第17-19页
    1.3 论文的组织结构第19-22页
第二章 Kriging模型的基本理论第22-30页
    2.1 Kriging模型的基本原理第22页
    2.2 计算机实验设计与分析第22-27页
        2.2.1 Kriging模型的理论第22-24页
        2.2.2 相关模型参数q 的选择第24-25页
        2.2.3 最优线性无偏估计第25页
        2.2.4 回归函数第25-26页
        2.2.5 相关函数第26-27页
    2.3 高效全局优化算法第27-28页
        2.3.1 样本加点准则第27页
        2.3.2 算法框架第27-28页
    2.4 本章小结第28-30页
第三章 基于梯度法的高效全局优化算法第30-42页
    3.1 引言第30页
    3.2 有效集共轭梯度法第30-31页
    3.3 交替方向法第31-32页
    3.4 基于有效集共轭梯度法的全局优化算法第32-36页
        3.4.1 改进的EGO算法第32-33页
        3.4.2 算法测试第33-36页
    3.5 应用实例—模拟集成电路优化设计第36-40页
        3.5.1 电路优化设计的研究背景第36页
        3.5.2 代理模型优化模拟集成电路的步骤第36-38页
        3.5.3 模型验证与单目标优化第38-39页
        3.5.4 电路系统的优化与参数设置第39-40页
    3.6 本章小结第40-42页
第四章 基于单纯形梯度法的Kriging模型构造与优化第42-48页
    4.1 引言第42页
    4.2 基于投影单纯形梯度法的高效全局优化算法第42-45页
    4.3 算法测试第45-46页
    4.4 本章小结第46-48页
第五章 总结与展望第48-50页
    5.1 总结第48-49页
    5.2 展望第49-50页
参考文献第50-56页
致谢第56-58页
作者简介第58-59页

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