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2023年12月23日发(作者：jqueryui与bootstrap样式sortable)

matlabkrigingei加点准则

Kriging EI加点准则是一种常用的优化方法，通常用于在高维空间中评估一组可能解的优劣，并选择一个最优的点进行下一步的实验或优化。该方法结合了智能和高斯过程模型，具有很好的效果。

Kriging是一种基于高斯过程的插值方法，它可以根据已有的数据对未知的点进行预测。在Kriging中，根据距离和方差信息，通过拟合半变异函数来构建高斯过程模型。该模型可以用于预测未知点的函数值，并估计其方差。Kriging模型给出了函数值的一个最可能的估计值，以及一个置信区间，用于评估估计值的可靠性。

EI（Expected Improvement）是一种常用的用于选择下一个采样点的准则。在Kriging EI加点准则中，EI被用于衡量每个可能解在当前最优解附近的改进程度。具体而言，EI通过计算当前已有数据与最优解之间残差的均值和标准差，来评估每个可能解对于提高当前最优解的贡献。EI值越大表示该点更有可能是下一个最优解的候选点。

Kriging EI加点准则的步骤如下：

1. 构建初始的Kriging模型：首先，根据已有数据构建初始的Kriging模型。这个模型可以使用各种方法来确定半变异函数，如最小二乘法或最大似然估计。

2. 计算EI值：对于每个可能解，使用Kriging模型来预测其函数值和方差。然后，计算每个可能解对应的EI值，以衡量其改进程度。

3.选择下一个采样点：根据计算得到的EI值，选择一个具有最高EI值的点作为下一个需要采样的点。

4. 更新Kriging模型：将新采样点的信息添加到已有数据中，重新构建Kriging模型。这个步骤可以帮助改进模型的准确性和可靠性。

5.重复步骤2-4：重复执行步骤2-4，直到满足停止准则（例如达到最大迭代次数或EI值低于一些阈值）。

Kriging EI加点准则的优点是可以通过分析已有数据的特性来选择下一个采样点，从而避免不必要的采样，提高计算效率。此外，Kriging模型可以提供函数值的置信区间，可以更好地评估采样点的可靠性。

然而，Kriging EI加点准则也存在一些限制。首先，Kriging模型的构建需要充足的已知数据，当数据较少或噪声较大时，可能会导致模型的精度下降。其次，Kriging EI加点准则往往依赖于问题的具体情况，需要对采样空间和目标函数的性质有一定的了解。

总之，Kriging EI加点准则是一种常用的优化方法，可以用于确定下一个采样点。通过结合Kriging模型和EI准则，该方法可以在一定程度上提高计算效率和优化结果的质量。然而，在实际应用中需要根据具体问题的特征进行调整和改进。


本文标签： 模型 采样 准则 函数 数据

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