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Optimus全局优化算法介绍和应用

30分钟的网络研讨会重点介绍全局优化算法原理、特点，以及如何选择合适的算法解决优化设计问题。

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您能从本次网络研讨会中了解

Optimus中的全局优化算法的原理、分类、特点和应用，包括自适应进化算法、差分进化算法、高效全局算法、粒子流优化算法、协方差矩阵自适应进化策略等算法。

了解更多相关信息

全局优化算法能在整个设计空间中寻优，全局优化算法一般计算量较大，但有较大的概率找到全局最优设计。

遗传算法是一种基于生物进化和自然选择的全局优化算法。

粒子流优化算法是受到鱼群和鸟群的社会行为启发的，基于群体智能的一种随机优化算法。

响应面是基于数学和统计学的近似模型技术，通过合理采集的样本点，可以建立优化问题中设计参数和输出参数之间准确度较高的响应面，大大缩短优化计算的时间。

自适应响应面技术是在优化计算过程中，由算法自动采样、自动建立、自动更新的响应面。采用局部或全局自适应响应面的优化算法，可以大大提高寻优效率。

优化计算完成后，使用相应的后处理工具对不同方案进行权衡，支持设计决策。

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