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《成都理工大学》 2012年
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在电磁规划中根据克理金代替模型的广义勘察与狭窄选用

肖嵩  
【摘要】:电磁规划一般背负着高核算成本的沉重负担。现在,在处理电磁规划问题时一般运用一种较为耗时的数值办法——“有限元法”。在规划的首要进程中,或至少在规划的后期阶段,数值模型需求供给必要的精度,在面临有限元或相关技能构建的三维模仿时特别需求这样的精度,这样会导致极端的耗时。因而从实践方针动身,抱负的算法有必要可以经过猜测成功的找到方针函数的大局最优且一起尽可能少的运用方针函数调用,由于来自方针函数的信息一般是“贵重的”。作为一种回归建模办法,克理金办法可以根据有限的调查对方针进行猜测,特别在面临多方针使命时相同能体现安稳。作为首要的研讨方针,克理金办法作为一种较为先进的树立回归模型的办法,具有根据来自于方针函数的有限信息进行大局猜测的才能,对克里金代替模型的研讨将贯穿于整篇论文。 在对如今前沿的一系列协同克里金办法挑选下一方位进行评价的办法进行回忆后,寻觅广义勘察(查找存在较高不确定性的不知道区域)和狭窄勘察(查找具有较高可信度的区域)之间平衡的重要性得到了证明。为了剖析广义勘察和狭窄选用的不同作用,咱们对现有的办法如希望进化办法(EI),广义希望进化办法(GEI),加权希望进化办法(WEI)别离进行了测验和彼此比较。经过一系列翔实的测验,出现的结果是广义勘察有益于大局查找,而狭窄勘察则过火着重对存在足够观测信息的区域进行采样。在一些特定的测验中,假如过于着重狭窄选用,这可能是一个冒险的战略,并导致克理金模型终究无法找到方针函数的大局最优。但是,现在的办法只能用手动办法调理可调权重参数来平衡的广义勘察和狭窄选用,这是很难习惯任何实践情况的。因而,作为本文首要作业,提出了几种选用强化学习思维的新颖算法,他们可以经过克理金本身发生的反应对权重进行修正。其间一种新颖算法称为白习惯加权希望进化(AWEI)办法运用克理金模型本身发生的潜在差错核算奖赏,但它只考虑到短期的利益。为了考虑久远的利益,另一种算法称为根据代替模型的加权希望进化(SMWEI)办法,它运用克理金模型发生的潜在差错和随机散布的差错结合树立了一种简化代替模型用于猜测久远的利益。一系列实践的测验证明SMWEI办法具有不只能成功找到方针函数的大局最优,并且能较好拟合方针函数的剩下区域的潜在才能。 为了终究将优化的办法投入到实践的运用中,不得不考虑到规划的鲁棒性-关系到制作公役,资料变异等-这就要求规划者不只要找到最佳的计划,但也知道其“质量”的好坏。换言之,方针函数的“形状”也有必要得到估量。因而,作为一种可以很好猜测方针函数形状的办法,SMWEI办法将被改善用于规划的鲁棒性判别。除了单方针使命,克里金也已运用在双方针使命和多方针使命中。在最终一章中,展现了一个选用克理金模型协同希望进化办法对双方针使命进行测验的事例剖析。
【学位颁发单位】:成都理工大学
【学位等级】:硕士
【学位颁发年份】:2012
【分类号】:TM154;O242.1

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