摘要
<正>许昌学院电气与机械工程学院李耀辉博士课题组针对目前Kriging代理模型存在的建模效率低、近似精度不高等瓶颈问题,提出了一种具有双重采样准则的自适应Kriging方法,并在工程设计领域中用于近似昂贵的黑箱问题。该方法在每次迭代过程中,首先,利用Kriging模型的预测参数估计建立了曲率加点采样准则和方差加点采样准则;其次,利用经典的信任区域策略对这两个准则进行最大化寻优,以产生两个具有较大潜力或前景的备用候选点;再次,采用了一种新的筛选方法从两个备用候选对象中确定最终的昂贵估值点;