基于Kriging模型和条件风险值的多响应优化设计

发布时间：2018-03-09 15:26

  本文选题：条件风险值　切入点：稳健参数设计　出处：《计算机集成制造系统》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对具有风险规避特性的多响应随机仿真优化问题,结合稳健参数设计思想和条件风险值准则,提出基于Kriging模型的均值—条件风险值优化策略。利用元建模技术,分别建立了均值响应和条件风险值响应的Kriging模型,在此基础上构建了具有风险参数描述的均值—条件风险值决策模型;采用bootstrap方法度量环境变量的不确定性对多响应优化Pareto前沿的影响,同时给出不同风险参数对Pareto前沿的影响。仿真实验结果表明所提方法能够有效处理具有风险规避特性的多响应随机仿真优化问题,验证了所提方法的有效性和合理性。
[Abstract]:Aiming at the multi-response stochastic simulation optimization problem with risk aversion, combined with the idea of robust parameter design and the conditional risk value criterion, the Mean-conditional risk value optimization strategy based on Kriging model is proposed, and the meta-modeling technique is used. The Kriging model of mean value response and conditional risk value response are established, and the mean conditional risk value decision model with risk parameter description is constructed. The bootstrap method is used to measure the influence of the uncertainty of environmental variables on the multi-response optimization Pareto frontier. At the same time, the influence of different risk parameters on the Pareto frontier is given. The simulation results show that the proposed method can effectively deal with multi-response stochastic simulation optimization problems with risk aversion, and verify the effectiveness and rationality of the proposed method.
【作者单位】： 南京理工大学经济管理学院;南京科技职业学院基础科学部;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71471088,71371099,71401080) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20123219120032) 江苏省研究生科研创新计划资助项目(KYZZ15_0126)~~
【分类号】：F274;F224

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本文编号：1589118