控制与决策

作者：冯泽彪,汪建均

单位：南京理工大学经济管理学院，南京210094,,南京理工大学经济管理学院，南京210094,

关键词：高斯过程模型;不确定性;多响应;最大后验估计;线性加权;稳健参数设计

基金：国家自然科学基金项目(71771121, 71371099, 71471088)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(3091 5011102).

针对模型响应不确定性的稳健参数设计问题,在高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)建模的框架下,结合贝叶斯超参数最大后验(Maximum a posteriori estimation,MAP)估计和多目标线性加权方法构建一个新的优化模型.首先,利用MAP方法获得最优超参数组合,构建高斯回归模型;然后,考虑响应不确定性与响应之间的交互效应,采用线性加权准则,构建多响应稳健优化模型;最后,利用聚类分析方法获得最优参数解.该方法考虑了输出响应不确定性对优化结果的影响,权衡了最优因子水平与多元质量特性之间的关系.结合实际案例和软件仿真对所提出方法进行实证研究,结果表明,该方法能够较好地兼顾输出响应的最优性和稳健性,从而实现稳健参数设计.

来源：2019年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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