适用于中高维多目标昂贵问题的结构仿真优化方法

适用于中高维多目标昂贵问题的结构仿真优化方法，包括如下步骤：S1、在仿真软件进行仿真，然后将数据导入matlab；S2、使用拉丁超立方抽样从导入的数据中建立初始种群，而后用单纯型格法产生参考向量；S3、用RVEA算法对种群进行局部搜索得到近似帕累托前沿解；S4、使用最小角度抽样填充标准(MDA)对近似帕累托前沿解进行预筛得出有竞争力的个体，而后将该个体导入仿真软件仿真，最后与真实帕累托前沿解结合，并且加入种群；S5、选择下一代种群；S6、利用操作重复子代方法产生大量后代个体。该方案能够大幅度减少对于复杂机械结构的仿真次数以取得良好的优化结果，有效提高对于复杂机械结构的仿真效率。