【摘 要】
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为了在二维或三维空间中表达高维设计空间,分析多变量优化数学模型的本征维数及其所独立依赖的、有意义的和尽可能少的潜变量,发展了设计优化降维理论和非线性主轴降维映射法
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为了在二维或三维空间中表达高维设计空间,分析多变量优化数学模型的本征维数及其所独立依赖的、有意义的和尽可能少的潜变量,发展了设计优化降维理论和非线性主轴降维映射法.非线性主轴降维映射法首先通过试验设计理论采样获得设计样本集,通过主轴的各种非线性函数逼近目标函数和约束,实现对高维目标函数和约束的降维处理.工程实例研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现数据流形本征变量的能力,能够在二维或三维空间中展示多维设计空间全景图,从而用于分析目标函数性质和选择优化算法,展示优化迭代轨迹,研究优化算法的性质.
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