径向基代理模型序列优化：自适应再采样策略

"应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略" 本文主要探讨了在使用径向基插值代理模型进行序列优化时遇到的问题及其解决方案。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）是一种常用的数据插值方法，它通过构建基于径向距离的函数来近似复杂的非线性关系。在优化过程中，代理模型常被用来减少对原始复杂模型的昂贵计算次数，从而提高效率。然而，当RBF插值代理模型的样本点预测误差为零时，无法直接利用误差函数进行序列再采样优化，这限制了优化过程的性能。 为了解决这一问题，作者提出了一种新的序列自适应再采样策略。该策略将样本点的分布约束纳入序列再采样的考虑范围，利用潜在最优解的信息来加速优化过程的收敛性。具体来说，这个策略旨在平衡仿真模型的输出响应特性和样本点在空间中的分布特性，确保在优化过程中既能准确预测最优解，又能有效地减少对原始模型的计算次数。 在实施该策略后，通过对比实验表明，这种方法提高了算法的寻优效率和精度。相比于传统的基于代理模型的优化方法，使用该再采样策略能够在保持高精度的同时，显著降低对原始模型的依赖，从而大大节省了计算资源。 关键词涵盖了径向基插值、代理模型、序列优化和再采样策略，这些都是优化算法中的关键概念。径向基插值是数据拟合的一种手段，可以用于构建近似的函数模型；代理模型则是在原问题模型复杂度高、计算成本大时，用一个简化模型代替原模型进行优化操作；序列优化是指在一系列迭代过程中逐步改进解决方案的过程；再采样策略是动态调整优化过程中样本点的方式，以提高整体性能。 总结而言，这篇文章提出了一个创新的优化策略，解决了RBF插值代理模型在特定情况下的优化难题，对于工程领域的优化问题提供了有价值的理论和技术支持。通过结合样本点分布和优化目标，该策略能够提升优化效率，减少计算负担，对实际工程应用具有重要的实践意义。