[发明专利]一种基于分区混合代理模型的工程优化方法

权利要求书

1.一种基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，步骤包括：

步骤S100：根据工程优化目标，获得初始的设计样本；

步骤S200：获得初始混合代理模型；

步骤S300：基于初始混合代理模型，进行初步的多目标优化，获得最优解集P；

步骤S400：利用不断更新的最优解集P，将以此获得的最佳混合代理模型设置为最终的混合代理模型。

2.根据权利要求1所述的基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，所述步骤S100包括：

确定优化目标、及与优化目标相关联的设计变量；

通过全因子法产生初始设计样本，所述初始设计样本用于构建基础代理模型，并将用于计算每个基础代理模型的权重因子；所述基础代理模型包括多项式回归PR、径向基函数RBF和克里金KRG。

3.根据权利要求2所述的基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，所述初始设计样本通过在每个自适应迭代过程中添加特点的额外样本来更新。

4.根据权利要求1所述的基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，所述步骤S200包括：

将设计域划分为若干个子区域；

计算每个子区域的权重因子，在划分好的每个区域中构建单独的基础代理模型；

基于整个设计域构建基础代理模型；

将创建的基础代理模型与权重因子组合成初始混合代理模型。

5.根据权利要求4所述的基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，每个单独的基础代理模型的权重因子由下述方程确定，该方程要求每个基本代理模型在每个子区域中被构造ndes次，其中ndes指该区域中的设计点数量：

w_i^*＝(E_i+αE_avg)^β α＜1,β＜0

其中，w_i是第i个基础模型在该区域的归一化后权重因子，w_i^*是第i个基础模型在该区域的计算权重因子，α和β是控制常数，E_avg是该区域内所有基础模型的平均误差，E_i是该区域内第i个基础代理模型在各个设计点处的平均误差；M是基础代理模型的数量，ndes是该区域中设计点的数量，x_k是第k个设计点，y(x_k)是x_k处的实际响应值，是使用(ndes-1)个设计点生成的第i个基础代理模型的预测响应值。

6.根据权利要求4所述的基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，所述初始混合代理模型在以后的自适应迭代过程中重新生成。

7.根据权利要求4-6中任意一项所述的基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，所述步骤S300和步骤S400中，使用多目标遗传算法NSGA-II进行初步的多目标优化，获得最优解集P；在每次自适应迭代中获得的最优解集P被保留，用于后续收敛判断。

8.根据权利要求7所述的基于分区混合代理模型的工程优化方法，其特征在于，从最优解集P中选择N＝N1+N2额外设计样品，计算选出的N个附加设计点的目标响应值和约束函数值；将N个附加设计样本添加到初始设计样本中，并根据新样本的设计变量值将其定位到划分的区域中，从而更新设计样本；如果帕累托前沿收敛，则保留每个区域的最佳权重因子和区域边界上的权重因子；并将最新获得的最佳混合代理模型设置为最终的混合代理模型；从最优解集P选择额外设计点的原则包括原则1和原则2，其中原则1产生N1个额外设计点，原则2产生N2个额外设计点；所述原则1为BOE方法，所述原则2为BOL方法。