基于数据挖掘的自主水下航行器多保真度外形优化方法

摘要

本发明公开了一种基于数据挖掘的自主水下航行器多保真度外形优化方法，首先确定水下航行器外形优化的设计变量范围、约束条件和目标函数；然后设计采样建立高、低保真度初始的代理模型，利用最大改善期望的方法初步更新低保真度代理模型，然后对低保真度代理模型进行数据挖掘和知识提取，获得的有用数据一方面加入高保真数据库用于更新高保真度代理模型，另一方面用于构建局部置信域，诱导高保真度代理模型加强在置信域附近局部勘探的力度，从而使高保真模型快速收敛于全局最优解。同时采用最大化改善期望的方法加点更新高保真度代理模型进行全局探索，避免陷入局部最优，在提升目标性能的同时减少计算代价，提高了优化效率。