粒子群优化的Kriging近似模型及其在可靠性分析中的应用

粒子群优化的Kriging近似模型及其在可靠性分析中的应用摘要：在可靠性分析等领域中，Kriging模型逐渐成为了一种常用的近似模型，但对于大规模复杂问题，传统的Kriging模型需要耗费大量时间和计

Kriging 粒子群优化的近似模型及其在可靠性分析中 的应用 摘要： 在可靠性分析等领域中，Kriging模型逐渐成为了一种常用的近似模 型，但对于大规模复杂问题，传统的Kriging模型需要耗费大量时间和计 算资源。因此，本文提出了一种基于粒子群优化的Kriging近似模型，该 模型可以更快速和准确地生成Kriging模型，随后将该模型应用于可靠性 分析中，有很好的效果。 关键字：粒子群优化；Kriging模型；可靠性分析 一、引言 Kriging模型是利用已知离散点的数据建立起来的关于未知点数值的 一种插值方法。Kriging模型在空间插值、环境监测等领域中拥有广泛应 用。在可靠性分析等领域中，Kriging模型也逐渐成为了一种常用的近似 模型。 但是，对于大规模复杂问题，传统的Kriging模型的计算量较大且 容易过拟合，需要耗费大量时间和计算资源。因此，本文提出了一种基 于粒子群优化的Kriging近似模型，该模型可以更快速和准确地生成 Kriging模型。 二、粒子群优化算法 粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种新 近出现的基于群体智能的搜索算法，被广泛应用于函数优化问题中。其 中，每个粒子代表一个潜在解，粒子的移动速度和方向由个体历史最佳 位置和群体历史最佳位置共同决定。通过不断迭代，最终找到最优化的 解。 三、Kriging模型