【摘 要】
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首先由已知样本建立神经网络作为代理模型,替代费时的仿真评价而快速给出近似目标值;然后基于代理模型,采用GA进行决策量寻优.为增强优化结果的可靠性和一致性,讨论了按问题
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首先由已知样本建立神经网络作为代理模型,替代费时的仿真评价而快速给出近似目标值;然后基于代理模型,采用GA进行决策量寻优.为增强优化结果的可靠性和一致性,讨论了按问题信息选取样本和多模型方法.基于典型压力管设计问题的数值仿真,验证了所提出方法的可行性和有效性,其结果明显优于现有文献结果.
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