《QTP自动化测试进阶》第二次印刷

《QTP自动化测试进阶》于2011年5月进行了第二次印刷,涉及信息技术领域的自动化测试内容。

《QTP自动化测试进阶》2011年5月第二次印刷

Kriging_NSGA3_Topsis克里金预测模型做代理模型多目标遗传3代结合熵权法反求最佳因变量及自变量(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于克里金(Kriging)代理模型、多目标遗传算法NSGA-III和TOPSIS决策方法相结合的技术路线,用于反求最优的因变量及对应的自变量组合。该方法首先利用克里金模型对复杂系统进行近似建模,降低计算成本;随后通过NSGA-III算法进行三代多目标优化,获得帕累托前沿解集;最后结合熵权法确定各目标权重,并使用TOPSIS方法从解集中筛选出最接近理想解的最佳方案。整个流程在Matlab平台上实现,适用于工程优化中高耗时仿真模型的替代与多目标折衷分析。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事工程优化设计的工程师;熟悉代理模型、遗传算法与多属性决策方法的学习者优先。; 使用场景及目标:①解决计算昂贵的多目标优化问题,如结构设计、能源系统参数优化等;②掌握克里金代理模型构建、NSGA-III算法应用及熵权-TOPSIS集成决策的全流程实现;③复现高水平学术论文中的优化方法,提升科研创新能力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐步调试运行,理解每一步的数据流向与算法逻辑,重点关注代理模型精度验证、NSGA-III参数设置及熵权法权重计算过程,以实现对整体方法的深入掌握与灵活应用。
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