【目的】针对昂贵黑箱函数优化问题提出一种能够更好平衡局部搜索和全局搜索的响应面方法。【方法】对径向基函数响应面约束优化算法进行了改进，首先增加了判断陷入局部最优的机制，然后引入填充函数方法辅助选择新采样点，进而利用新采样点跳出局部最优。【结果】在37个公开的全局优化算法测试问题上的数值实验表明，本文提出的基于填充函数跳出局部最优机制的自适应响应面算法能够收敛到更好的近似全局最优解。【结论】基于填充函数方法的局部最优解跳出机制能够提升算法的全局搜索能力。
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