【摘 要】
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随着仿真规模的扩大,仿真过程中的影响因素增多,仿真方案空间呈指数级增长,对仿真提出新的挑战。提出贝叶斯优化仿真方法,基于仿真结果构建高斯回归模型,并采用序贯策略逐步在线学习更新高斯回归模型,从而不断优化实验方案。仿真结果显示,相对于近正交拉丁超立方实验设计方法,寻找作战效能相同的试验方案,采用贝叶斯优化试验方法所需的实验次数更少;在相同时间条件,新方法找到的实验方案作战效能更高,有效证明了算法的有
【机 构】
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军事科学院国防科技创新研究院,国防科学技术大学系统工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675525)。
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随着仿真规模的扩大,仿真过程中的影响因素增多,仿真方案空间呈指数级增长,对仿真提出新的挑战。提出贝叶斯优化仿真方法,基于仿真结果构建高斯回归模型,并采用序贯策略逐步在线学习更新高斯回归模型,从而不断优化实验方案。仿真结果显示,相对于近正交拉丁超立方实验设计方法,寻找作战效能相同的试验方案,采用贝叶斯优化试验方法所需的实验次数更少;在相同时间条件,新方法找到的实验方案作战效能更高,有效证明了算法的有效性。
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