基于PLS方法和Kriging模型的多目标有效全局优化方法及应用

针对实际工程中参数过多导致的建模效率低、多目标相互冲突带来的求解困难及成本昂贵的仿真优化问题,提出了一种基于偏最小二乘法和Kriging模型的多目标有效全局优化方法.该方法首先通过偏最小二乘法进行降维,确定主成分;其次,利用偏最小二乘加权系数矩阵,获得自适应偏最小二乘高斯核函数,建立初始Kriging代理模型;然后,通过三种矩阵填充准则对多目标问题进行全局优化;最后,根据终止准则输出最优Pareto近似解集.数值算例结果表明,该算法建模效率提升的同时目标函数值收敛速度更快,在收敛精度及稳定性方面均具有优势.工程实例表明偏最小二乘变换后Kriging模型预测性能优于常规Kriging模型.