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艾依斯

作品数：2 被引量：5H指数：2
供职机构：华中科技大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇全局优化
  • 2篇响应面
  • 2篇径向基
  • 2篇径向基函数
  • 2篇基函数
  • 1篇优化算法
  • 1篇全局优化方法
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  • 1篇响应面优化
  • 1篇基于径向基函...
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机仿真
  • 1篇仿真
  • 1篇RBF
  • 1篇采样

机构

  • 2篇华中科技大学
  • 1篇武汉纺织大学

作者

  • 2篇艾依斯
  • 1篇张爱莲
  • 1篇吴义忠

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种改进的RBF全局优化方法被引量：2
2012年
径向基函数(Radial Basis Functions)由于具有良好的近似效果和运算简单的特点,被应用于全局优化中,成为解决黑箱函数全局优化问题的有效方法。然而现有的基于RBF的全局优化算法存在迭代过程中RBF模型重构效率低下,以及采样方法不合理导致函数估值次数过多等问题。在此提出几个改进思路:采用基于矩阵分块的增量RBF方法以减少模型重构时间提高效率;采用增量LHD采样方法以确保具有更好的空间填充性;采用算法重启策略以降低估值次数。通过实验验证改进方法的优势。
艾依斯张爱莲吴义忠
关键词：全局优化径向基函数
基于径向基函数响应面优化方法研究
在仿真模型多变量优化设计中,采用传统仿真优化方法效率低下,可行性不高,在高维情况下劣势尤为明显。基于试验设计的响应面方法可以有效的减少优化过程中源模型的仿真次数,提高复杂模型设计优化效率,因而得到广泛关注。本文从径向基函...
艾依斯
关键词：计算机仿真全局优化算法
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共1页<1>
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