优化算法——全局灵敏度分析算法（PAWN ）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

二、PAWN 算法在人工势场法路径规划中的应用场景

三、PAWN 算法优化方向

（一）采样策略优化

原始 PAWN 算法常采用传统的拉丁超立方采样，在处理高维复杂输入空间时，可能存在样本分布不均匀的问题，导致灵敏度分析结果偏差。可引入自适应采样方法，根据已采样点的信息动态调整采样位置。例如，在灵敏度较高的输入变量区域增加采样密度，在灵敏度较低区域减少采样点，以更高效地获取关键信息，降低计算成本的同时提高分析精度。

（二）灵敏度指标计算改进

传统 PAWN 算法的灵敏度指标计算基于概率加权矩的特定公式，在处理非线性、非单调的模型关系时，可能无法准确反映变量的真实影响。可以结合机器学习中的特征重要性评估方法，如随机森林的特征重要性度量，与 PAWN 算法的灵敏度指标进行融合。通过这种方式，利用随机森林在处理复杂关系上的优势，弥补 PAWN 算法在非线性模型分析中的不足，更精准地量化输入变量对输出的影响。

（三）并行计算加速

PAWN 算法在计算过程中，尤其是针对大量采样点和高维输入变量时，计算量较大，耗时较长。利用并行计算技术，将采样点的计算任务分配到多个处理器或计算节点上同时进行。例如，使用 Python 的多进程库multiprocessing，将不同采样点的输入 - 输出计算任务并行执行，大幅缩短计算时间，提高算法效率，使其更适用于实时性要求较高的场景 。

四、PAWN 算法优化后的应用示例

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘牧原,陈龙淼,刘太素.基于PAWN法的科里奥利质量流量计仪表系数灵敏度分析[J].自动化与仪器仪表, 2025(1):11-15.

[2] 陈希有,纪延超,陈学允.空间矢量调制矩阵式电力变换器的灵敏度分析[J].电力系统自动化, 2000.DOI:CNKI:SUN:DLXT.0.2000-06-010.

[3] 覃虹桥.基于灵敏度分析的稳健可靠性优化设计模型及MATLAB实现[J].机械设计与研究, 2002, 18(1):3.DOI:10.3969/j.issn.1006-2343.2002.01.014.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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