Kriging-高維代理模型建模方法研究與改進

摘要： 傳統(tǒng)代理模型技術(shù)在處理高維問題時，由于變量維數(shù)增加使得建模所需樣本數(shù)量呈指數(shù)型增長，將導致計算成本顯著提高。為了構(gòu)建適用于高維問題的代理模型，在DIRECT優(yōu)化算法基礎(chǔ)上，改進其初始樣本點位置，實現(xiàn)初始樣本集的擴充，并將克里金(Kriging)建模方法與高維代理模型(High-dimensional model representation, HDMR)相結(jié)合，這樣可避免建立的... （共15頁）