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机译:借助机器学习的代理模型进行高效的全局结构优化
Aarhus Univ Dept Phys & Astron DK-8000 Aarhus C Denmark;
机译:本摘要侧重于初始应用时间依赖于AM过程的代理人。两个先进的代理模型,即HDMR和Pinns,用于更换AM过程的昂贵模拟,提供准确和有效的近似。在未来,我们将采用这些技术来模拟AM过程的所有步骤,以允许有效优化。
机译:具有区域网络代理模型的基于计算的高效仿真优化方法,用于具有一般网络结构的供应链随机库存管理
机译:通过通用Kriging代理模型的高效全局优化
机译:使用组合多点缺陷策略和代理模型的高效全局多目标空气动力学优化
机译:核反应堆随机动力学有效模拟的代理建模与全局敏感性分析
机译:计算效率高的微波组件设计优化的多保真度局部代理模型
机译:GOP:高效的RBF代理全局优化算法,具有高维和许多并行处理器,包括应用于多模式水质PDE模型校准的应用