基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法

本发明专利涉及序贯试验，具体而言，涉及基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法。

背景技术：

1、对于复杂系统而言，实装试验需要耗费大量的人力物力，难以大量开展。为了减少获取系统性能信息的成本，在类似条件下、依据相应机理构建出的仿真试验应运而生。如汽车外形设计、翼型优化设计过程中采用的计算机流体力学仿真(computational fluiddynamics,cfd)，这一技术相当于在计算机中“虚拟”地开展试验，其试验结果与真实的实装试验相比存在一定偏差，但总体上可放映真实系统的一定特征，因此具备一定的参考价值。根据精度水平，可以将实装试验等精度水平较高的试验称为高可信度(high-fidelity，hf)试验，将精度水平相对较低的试验称为低可信度(low-fidelity，lf)试验。高可信度试验的数据精度高，但数据的获取成本大，若仅依靠高可信度试验进行系统性能的优化与评估，其试验成本将令人难于承受；低可信度试验的数据获取成本较低，但其精度水平难以满足需求，若仅依靠低可信度试验进行优化与评估，最终得到的优化与评估结果难以反映系统的真实特征。在此背景下，面向多可信度试验的性能优化与评估方法应运而生，这类方法利用高/低可信度试验的各自优势，使用较多的低可信度试验点以降低总体试验成本，同时使用少量的高可信度试验点来保证评估结果的准确性，可有效平衡试验成本与评估准确性之间的矛盾关系，在复杂系统的优化与评估中展现出了巨大的潜力。

2、与面向单可信度试验的设计方法类似，可以将面向多可信度试验的试验设计方法粗略分为两类：一次性试验设计方法与序贯试验设计方法；一次性试验设计方法将所有可用资源一次性用于获得所有样本点，相应的试验设计方案往往在试验开始之前就确定下来，不随试验结果发生改变；序贯试验设计方法则是在试验评估的过程中根据当前试验数据信息有针对性地选取下一步试验的样本点，在迭代中实现对系统的高效优化与评估。

3、对于多可信度试验而言，序贯试验设计不仅需要确定每次试验的样本点位置，还应当确定与之相应的试验可信度水平；而传统的序贯设计方法仅能为样本点位置的选取提供指导，难以满足多可信度试验的实际需求。因此，申请人发明了一种基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法，该试验设计方法可根据当前数据信息，自适应选取下一步试验的样本点位置和试验可信度水平。

2、本发明是这样实现的，基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法，具体包括以下步骤：

3、s1：进行初始试验设计，分别在低可信度试验样本点和高可信度试验样本点上进行相应的试验，获得初始样本集；

4、s2：根据当前已知样本信息构建变可信度代理模型；

5、s3：根据当前变可信度代理模型和最大值熵衰减搜索准则对应的采集函数确定下一步试验点；

6、所述采集函数为：

7、

8、其中，表示第l可信度水平样本的成本相对于最高可信度样本的成本的比例，为当前cokriging模型下高可信度样本x的信息增益；为第l可信度水平样本x添加到数据集后的假想cokriging模型下，高可信度样本x的剩余信息增益；

9、s4：评估试验点处在第xt+1处在第lt+1可信度水平试验中的性能，更新样本集；

10、s5：判断是否满足试验停止条件；若满足，停止试验，若不满足，重复s2-s5的操作。

11、进一步，所述当前cokriging模型下高可信度样本x的信息增益的计算方式为：

12、

13、所述高可信度样本x的剩余信息增益的计算方式为：

14、

15、其中，

16、

17、

18、

19、φ(·)和φ(·)分别表示标准正态分布的概率密度函数和累积分布函数；k为函数抽样次数，y*为函数最大值，y*＝argmaxf(t)(x)。

20、进一步，所述变可信度代理模型为cokriging模型。

21、本发明还提供一种基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法在复杂装备系统评估和优化中的应用。

22、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的序贯试验设计方法采用最大值熵衰减搜索准则对应的采集函数，能够结合不同可信度数据信息，提高系统的优化与评估的效率；同时，该序贯设计方法还能在系统的优化与评估过程中，灵活使用低可信度样本，减少对高可信度样本的需求，从而减少试验成本。

技术特征：

1.基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法，其特征在于，所述当前cokriging模型下高可信度样本x的信息增益的计算方式为：

3.根据权利要求1所述的基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法，其特征在于，所述变可信度代理模型为cokriging模型。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法在复杂装备系统评估和优化中的应用。

技术总结
本发明涉及序贯试验技术领域，具体涉及基于最大值熵衰减搜索准则的变可信度序贯试验设计方法，具体包括以下步骤：S1：进行初始试验设计，分别在低可信度试验样本点和高可信度试验样本点上进行相应的试验，获得初始样本集；S2：根据当前已知样本信息构建变可信度代理模型；S3：根据当前变可信度代理模型和最大值熵衰减搜索准则对应的采集函数确定下一步试验点；S4：评估试验点处在第x<subgt;t+1</subgt;处在第l<subgt;t+1</subgt;可信度水平试验中的性能，更新样本集；S5：判断是否满足试验停止条件；若满足，停止试验，若不满足，重复S2‑S5的操作。该试验设计方法可根据当前数据信息，自适应选取下一步试验的样本点位置和试验可信度水平。

技术研发人员：晏良,龚卓,段晓君,陈璇,肖意可,王柄霖,刘家伟,孙欣雨,胡家楠
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/29