在Isight中，如何利用径向基神经网络（RBF）进行多变量问题的全局优化？请提供一个详细的实施步骤和实例。

径向基神经网络（RBF）是Isight软件中实现近似模型的另一种强大工具，适用于处理复杂的非线性关系，并具有较好的泛化能力。在进行多变量问题的全局优化时，利用RBF可以帮助我们构建一个对设计空间中的变量变化敏感的模型，从而快速评估不同参数组合对目标性能的影响，并寻求最佳解。下面是实施RBF全局优化的基本步骤和示例：

参考资源链接：[Isight近似模型应用与优化策略](https://wenku.csdn.net/doc/16ti60f6rb?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **确定设计空间**：首先，你需要定义所有设计变量的范围，这将构成你的设计空间。对于多变量问题，设计空间是多维的，每个维度代表一个设计变量。

2. **选择样本点**：接下来，从设计空间中抽取样本点。这些样本点将用于训练RBF模型。通常，通过设计实验（DOE）方法选取这些点，如拉丁超立方抽样或中心复合设计。

3. **计算样本点的输出**：通过Isight中集成的仿真工具，计算每个样本点的响应，即输出参数。

4. **构建RBF模型**：使用样本点的输入和输出数据构建RBF模型。Isight提供了一个专门的模块来训练和验证RBF网络，以便确保模型的准确性和稳定性。

5. **优化搜索**：使用Isight的优化算法模块，以RBF模型作为基础，执行全局优化搜索。这将帮助你快速找到可能的全局最优解。

6. **模型验证和更新**：在找到潜在的最优解后，应当在Isight中进行模型验证和更新。这一步是为了确保所选解在实际仿真模型中的表现与近似模型的预测一致。

以一个具体的机械设计问题为例：假设我们希望优化一个机械结构的设计，以最小化重量同时满足一定的强度要求。设计变量可能包括材料的类型、几何尺寸等。我们可以用RBF模型来预测不同设计变量组合下的结构重量和强度，然后通过Isight内置的全局优化算法，如遗传算法或粒子群优化，来寻找满足所有设计要求的最佳设计方案。

通过以上步骤，你可以有效地利用Isight中的径向基神经网络进行多变量问题的全局优化。为了更好地掌握这一技巧，建议查阅《Isight近似模型应用与优化策略》培训资料，其中详细介绍了近似模型的理论基础和在Isight中的应用方法。

参考资源链接：[Isight近似模型应用与优化策略](https://wenku.csdn.net/doc/16ti60f6rb?spm=1055.2569.3001.10343)