智能的仿真優(yōu)化方法及工具研究.pdf

1、在設(shè)計和決策的仿真模型中,仿真的目的往往是通過調(diào)整仿真模型中輸入?yún)?shù)的變化進行輸出性能指標(biāo)的優(yōu)化。仿真優(yōu)化就是要提高這個搜索過程。由于仿真模型往往存在多變量、多極值、仿真模型運行時間長、離散連續(xù)變量共存的特點,使得仿真優(yōu)化相對傳統(tǒng)優(yōu)化更加困難。本文重點闡述了基于元模型的仿真優(yōu)化方法,這種方法通過在元模型上進行優(yōu)化,進而解決了仿真次數(shù)有限的問題。
　　首先,給出了基于元模型的仿真優(yōu)化過程模型,在總結(jié)和分析了常用元模型和尋優(yōu)算法的基本

2、原理和優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,結(jié)合仿真優(yōu)化的特點得到了支持向量機和微粒群算法相結(jié)合的仿真優(yōu)化方法,并驗證了算法的合理性。分析總結(jié)了常用元模型和尋優(yōu)算法的選擇策略,進而提出了基于元模型的智能仿真優(yōu)化流程。
　　然后,通過軟件工具的需求分析,進行基于元模型的智能仿真優(yōu)化軟件設(shè)計,給出了工具軟件的用例圖、數(shù)據(jù)流圖,并實現(xiàn)了仿真優(yōu)化工具,該工具集成了基于元模型的智能仿真優(yōu)化流程,可以用于實際仿真優(yōu)化實例。
　　最后,針對實際仿真模型的優(yōu)化問