[发明专利]一种面向设计过程的代理模型选择方法

权利要求书

1.一种面向设计过程的代理模型选择方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基于工程设计基准数据库中的各工程设计数据集，分别提取各工程设计数据集的工程特征；同时，针对所述各工程设计数据集，分别采用代理模型库中的各代理模型类别进行训练，选取与实际工程设计最相符的代理模型类别为该工程设计数据集的最合适的代理模型类别；

步骤2，构建集合S，所述集合S由所述各工程设计数据集的工程特征及其最合适的代理模型类别组成；

步骤3，利用分类和回归树法构建分类决策树，其中，分类决策树的分类依据为步骤1确定的各工程特征项；采用集合S对构建的分类决策树进行训练，获得训练好的分类决策树；

步骤4，针对待选择代理模型的工程设计，采用步骤1的方法提取待选择代理模型工程设计的工程特征值；然后依据提取的工程特征值，利用步骤3训练好的分类决策树，获得初步筛选的代理模型类别；

步骤5，采用基于进化算法的模型选择方法，对步骤4初步筛选的代理模型类别进行选择，获得最终的代理模型类别及其模型参数。

2.如权利要求1所述的面向设计过程的代理模型选择方法，其特征在于，所述步骤1中，选取如下4个特征作为工程设计数据集的工程特征：数据量、数据的维度、数据中是否含有噪音以及问题的复杂程度。

3.如权利要求2所述的面向设计过程的代理模型选择方法，其特征在于，所述问题的复杂程度由工程问题样本的非线性程度进行考量。

4.如权利要求2或3所述的面向设计过程的代理模型选择方法，其特征在于，所述分类决策树的层数为4～7层。

5.如权利要求1或2所述的面向设计过程的代理模型选择方法，其特征在于，采用代理模型库中的如下18种代理模型类别进行训练：Order TWO RSM、Order THREE RSM、OrderFOUR RSM、Order FIVE RSM、Order SIX RSM、Linear KRG、Power KRG、Gaussian KRG、Exponential KRG、Spherical KRG、Multiquadric RBF、Cubic RBF、Inverse RBF、LinearRBF、Thinplate RBF、M2 MARS、M3 MARS和M4 MARS。

6.如权利要求1所述的面向设计过程的代理模型选择方法，其特征在于，所述进化算法为遗传算法。

7.如权利要求1或6所述的面向设计过程的代理模型选择方法，其特征在于，所述步骤5中，以准确度作为评价指标对代理模型类别及其模型参数进行选择。