[发明专利]约束域优化拉丁超立方设计方法

摘要

本发明提供一种约束域优化拉丁超立方设计方法，该方法对传统的优化拉丁超立方设计进行了扩展，将可行域和不可行域的采样点进行加权，通过建立多目标的优化准则，同时考虑可行点数目和可行点之间的空间分布，对拉丁超立方设计进行优化，得到在任意约束的不规则区域内均匀分布的采样点。

主权项

一种约束域优化拉丁超立方设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100：输入采样点个数n和各约束变量的基准范围，根据所设定的约束条件，重构各变量的取值范围，得到采样空间；步骤S200：根据可行域采样点个数n，确定基准采样点个数N＝n，设置迭代次数i＝1；步骤S300：采用ESE算法对按式(4)所示的Ψ进行优化，得到n_i个可行点；其中，c为可行点个数，其中，d_ij为第个i采样点和第j个采样点之间的距离，p为正整数；步骤S400：如果n_i＝n，输出所有可行点的坐标，所述ESE算法终止，如果n_i≠n则转步骤S500；步骤S500：按式(7)预测n个可行点所需的基准采样点个数N，迭代次数i＝i+1，每次迭代后转步骤S300，以所得n_i个可行点作为初始值重复步骤S400～S500，直至得到满足设计需求的可行点个数，迭代结束，输出所得n_i个可行点及其坐标$N=\frac{nN}{n_1}---\left(7\right).$