| 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<sub>i</sub>个可行点；<img file="FDA0001038329900000011.GIF" wi="605" he="143" />其中，c为可行点个数，<img file="FDA0001038329900000012.GIF" wi="694" he="174" />其中，d<sub>ij</sub>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<sub>i</sub>＝n，输出所有可行点的坐标，所述ESE算法终止，如果n<sub>i</sub>≠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<sub>i</sub>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<sub>i</sub>个可行点及其坐标<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>N</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>n</mi><mi>N</mi></mrow><msub><mi>n</mi><mn>1</mn></msub></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>7</mn><mo>)</mo></mrow><mo>.</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001038329900000013.GIF" wi="358" he="126" /></maths> |
