基于代理輔助進(jìn)化算法的翼型優(yōu)化方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202010041514.7 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN111241751B 公開(kāi)（公告）日 2022-03-22
申請(qǐng)公布號(hào) CN111241751B 申請(qǐng)公布日 2022-03-22
分類(lèi)號(hào) G06F30/27（2020.01）I;G06F30/15（2020.01）I;G06N3/12（2006.01）I;CN 109117491 A,2019.01.01;CN 109063355 A,2018.12.21;CN 110610225 A,2019.12.24;US 2009/0083680 A1,2009.03.26 XinjingWang等.A Novel Evolutionary Sampling Assisted Optimization Method for High-Dimensional Expensive Problems.《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》.2019,第23卷（第5期）,815-827頁(yè).;LorisVincenzi等.A proper infill sampling strategy for improving the speed performance of a Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm.《Computers and Structures》.2016,第178卷58-70頁(yè).;Handing Wang等.Hierarchical Surrogate-Assisted Evolutionary Multi-Scenario Airfoil Shape Optimization.《2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation （CEC）》.2018,1-8頁(yè).;夏露等.基于自適應(yīng)代理模型的氣動(dòng)優(yōu)化方法.《空氣動(dòng)力學(xué)學(xué)報(bào)》.2016,第34卷（第04期）,433-440.;Bo Liu等.A surrogate model assisted evolutionary algorithm for computationally expensive design optimization problems with discrete variables.《 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation （CEC）》.2016,1650-1657頁(yè).;劉群鋒等.多水平直接搜索全局優(yōu)化方法.《數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用》.2017,第38卷（第4期）,297-311頁(yè).;陳國(guó)棟等.一種基于近似模型管理的多目標(biāo)優(yōu)化方法.《工程力學(xué)》.2010,第27卷（第05期）,205-209+217.;鄧凱文等.基于差分進(jìn)化和RBF響應(yīng)面的混合優(yōu)化算法.《力學(xué)學(xué)報(bào)》.2017,第49卷（第02期）,441-455. 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 吳巽鋒;劉群鋒;林秋鎮(zhèn);陳劍勇 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 深圳大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 深圳市精英專(zhuān)利事務(wù)所 代理人 李翔宇
地址 518000廣東省深圳市南山區(qū)南海大道3688號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了基于代理輔助進(jìn)化算法的翼型優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)對(duì)樣本庫(kù)中的初始數(shù)據(jù)點(diǎn)集合中進(jìn)行多次全局搜索和局部搜索，以將樣本庫(kù)中的初始數(shù)據(jù)點(diǎn)集合中的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)增加至大于或等于最大真實(shí)評(píng)價(jià)次數(shù)，實(shí)現(xiàn)了由代理輔助和進(jìn)化算法相結(jié)合并同時(shí)考慮代理模型的預(yù)測(cè)值和不確定性的方式，對(duì)有限的數(shù)據(jù)樣本中快速增加數(shù)據(jù)點(diǎn)，而且所增加的樣本點(diǎn)對(duì)代理模型的精度有提高。