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基于改进EGO算法的黑箱函数全局最优化

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第7-15页
    1.1 计算机试验设计第7-8页
    1.2 抽样方法第8-9页
    1.3 Kriging模型第9-10页
    1.4 EGO算法第10-13页
        1.4.1 传统EGO算法第11-13页
        1.4.2 其它EGO算法第13页
    1.5 本论文主要研究内容及结构第13-15页
第2章 基于改进EI函数的EGO算法第15-21页
    2.1 改进的EI函数第15页
    2.2 结果分析第15-19页
        2.2.1 检验函数第15-18页
        2.2.2 存货模型第18-19页
    2.3 本章小结第19-21页
第3章 含有噪声的EGO算法第21-31页
    3.1 引言第21页
    3.2 含有噪声的Kriging模型第21-22页
    3.3 含有噪声的EGO算法第22-27页
    3.4 结果分析第27-28页
    3.5 本章小结第28-31页
结论第31-33页
参考文献第33-37页
附录第37-49页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第49-51页
致谢第51页

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