| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1“黑箱”优化问题的研究意义及研究现状 | 第10-14页 |
| 1.1.1 无导数全局优化方法 | 第10-11页 |
| 1.1.2 基于多变量多项式响应面模型的全局优化方法 | 第11-12页 |
| 1.1.3 基于径向基函数响应面模型的全局优化方法 | 第12-14页 |
| 1.2 本文安排 | 第14-15页 |
| 2 求解“黑箱”优化问题的一种自适应性框架 | 第15-37页 |
| 2.1 求解全局优化问题的两种径向基函数方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 Gutmann-RBF方法 | 第15-18页 |
| 2.1.2 CORS-RBF方法 | 第18页 |
| 2.2 确定迭代类型的方法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 全局搜索与局部搜索迭代 | 第18-21页 |
| 2.2.2 迭代类型的分类 | 第21-24页 |
| 2.3 基于响应面模型的一种自适应性框架 | 第24-30页 |
| 2.3.1 算法框架 | 第24-27页 |
| 2.3.2 ADFRS框架中参数以及一些迭代步骤的解释与分析 | 第27-30页 |
| 2.4 数值实验 | 第30-37页 |
| 2.4.1 测试问题 | 第30-32页 |
| 2.4.2 结果与讨论 | 第32-37页 |
| 3 求解“黑箱”优化问题的一种改进的随机径向基函数算法 | 第37-54页 |
| 3.1 基于响应面模型的选点优化策略 | 第37-39页 |
| 3.2 基于响应面模型的一种改进的随机径向基函数算法 | 第39-47页 |
| 3.2.1 算法框架 | 第39-41页 |
| 3.2.2 IMSRS算法中参数以及一些迭代步骤的解释与分析 | 第41-44页 |
| 3.2.3 选取下一个迭代点的方法 | 第44-45页 |
| 3.2.4 重启策略 | 第45-47页 |
| 3.3 数值实验 | 第47-54页 |
| 3.3.1 测试问题 | 第47页 |
| 3.3.2 实验参数设置 | 第47-48页 |
| 3.3.3 结果与讨论 | 第48-54页 |
| 4 结论及展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录A | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
