【摘 要】
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囿于传统全局优化方法及其它基于替代模型的全局仿真优化方法存在估值次数多、无法应对高维优化问题等缺点，近些年开始流行基于“黑箱”的元模型（响应面）方法，主要包括基于SVR、基于RSM、基于Kriging、基于RBF等元模型的全局优化方法。该方法是以试验设计与数理统计为基础的函数逼近类全局优化方法，可通过较少的试验在设计变量和设计目标之间获得一个足够准确的函数关系，利用响应面替代模型有效降低了优化问题
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囿于传统全局优化方法及其它基于替代模型的全局仿真优化方法存在估值次数多、无法应对高维优化问题等缺点，近些年开始流行基于“黑箱”的元模型（响应面）方法，主要包括基于SVR、基于RSM、基于Kriging、基于RBF等元模型的全局优化方法。该方法是以试验设计与数理统计为基础的函数逼近类全局优化方法，可通过较少的试验在设计变量和设计目标之间获得一个足够准确的函数关系，利用响应面替代模型有效降低了优化问题的计算成本。支撑向量回归（SVR，Support Vector Regression）基于SVM
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