基于空间分割的代理模型并行序列采样方法

作     者：王新晶 刘德峰 高亮 李欣 WANG Xinjing;LIU Defeng;GAO Liang;LI Xin

作者机构：华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074 中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所北京101111 状态监测特种传感技术航空科技重点实验室北京101111 

基　　金：华中科技大学学术前沿青年团队资助项目(2017QYTD04) 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2022年第50卷第6期

页      码：61-67页

摘      要：针对当前代理模型序列采样缺少并行采样策略、无法有效利用并行计算资源的问题,提出了一种基于空间分割的代理模型并行序列采样方法.利用Voronoi图将设计空间分割为与样本数量相同的子空间,每个样本的交叉验证误差作为对应子空间的误差指标,利用蒙特卡罗法计算每个子空间的尺寸作为稀疏性指标.以两种指标的权重和计算子空间的样本需求度,确定须要增加样本的目标子空间.每个目标子空间增加一个样本,新增样本同时考虑与该子空间中已有样本及与本次迭代中已加入样本的空间距离,避免样本聚集.通过测试不同权重系数对采样结果的影响得出较优参数,通过对比并行采样与随机采样策略验证其效果.最后,通过与一次性采样和若干序列采样方法对比,验证了所提出并行采样方法的有效性.

主 题 词：代理模型 序列采样 昂贵黑箱问题 试验设计 Voronoi图 并行计算 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.13245/j.hust.220607

馆 藏 号：203112318...