基于高斯过程模型的时空响应稳健参数设计

针对大规模时空数据的稳健参数设计问题,将快速不可分离高斯过程(fast nonseparable Gaussian process, FNSGP)模型与多元质量损失函数相结合,建立一个新的优化方案.首先,在考虑空间与时间相关性的条件下,使用FNSGP模型构建输入因子与质量特性之间的响应曲面,并采用前向滤波和后向平滑的快速、精确算法对模型进行估计和预测;其次,基于信噪比计算时空响应的联合损失权重,构造多元质量损失函数;然后,结合多元质量损失函数建立两阶段参数优化方案;最后,利用非线性优化算法寻找空间与时间因子的联合最优参数设计值.研究结果表明,本文所提方法可以有效地处理大规模时空数据的元建模与稳健参数设计问题,与可分离高斯过程、线性回归、随机森林等替代方法相比能够获得更为稳健的优化结果.     

考虑响应共变特性的多响应稳健参数设计

针对响应共变特性的稳健参数设计问题,在多任务高斯过程(multi-task Gaussian processes,MTGP)建模框架下,结合质量损失函数和考虑响应不确定性的优化函数构建了一个考虑输出响应不确定性的MTGP(uncertainty of MTGP,UNMTGP)优化模型。首先,利用MTGP模型拟合实验数据,构建考虑响应间共变特性对优化结果影响的多元高斯模型。其次,提出考虑输出响应不确定性的优化目标函数,构建多响应稳健优化模型。最后,结合全局优化方法,获得最优参数设计。此外,结合真实案例,利用质量损失函数的相关评价指标,论证所提方法的有效性。结果表明,所提方法考虑了响应共变特性和输出响应不确定性对优化结果的影响,有效改善了模型的预测质量,提升了输出响应的稳健性。     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

模型参数不确定的多响应参数和容差并行设计

针对模型参数不确定性问题,提出了一种考虑质量损失和制造成本的多响应参数和容差并行设计策略。首先,根据模型参数不确定与设计变量容差,构建多响应的质量损失函数;其次,通过试验数据建立容差成本模型,进而构建参数和容差并行设计的优化目标函数;然后,根据多目标优化算法得到最优参数和容差的Pareto解集,并采用单因素多元方差分析进行容差配置;最后,通过实际案例分析表明,该方法不仅改善了模型的预测性和稳健性能,而且获得了质量损失与制造成本之间的最佳平衡点,与传统的方法相比,能够在显著降低总成本的同时提高产品质量。     

基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计

针对高维试验数据的稳健参数设计问题, 在高斯过程(Gaussian process, GP)的建模框架下, 采用部分平行的GP(parallel partial GP, PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面, 在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言, 所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题, 而且能够获得更为稳健的优化结果, 运行效率更高。     

非正态响应稳健参数设计的贝叶斯建模与优化

针对非正态响应的稳健参数设计问题，提出一种考虑噪声因子的贝叶斯建模与参数优化方法。首先，考虑经验贝叶斯先验信息，利用贝叶斯广义线性模型构建设计因子与输出响应之间的函数关系；其次，假设噪声因子服从已知的分布，在此基础上利用贝叶斯抽样技术获得考虑噪声因子波动的输出响应模拟抽样值；然后，在给定产品规格的基础上，利用输出响应的抽样值构建符合性后验概率函数，并利用遗传算法对所构建的符合性后验概率函数进行优化，获得对噪声因子波动具有稳健性的参数设计值；最后，结合实际的案例验证了所提方法的有效性。研究结果表明，所提方法有效地刻画了噪声因子的波动对产品或过程质量的影响，从而获得了更为稳健可靠的参数设计值。     

定时删失数据下的双响应曲面建模与优化

针对一类与时间相关的质量特性存在定时删失情形的稳健参数设计问题,提出了一种结合期望最大化算法和改进的随机森林算法的变量选择与过程优化方法.首先,采用期望最大化算法计算不同水平组合下的位置与散度估计;其次,利用改进的随机森林算法选择重要的因子效用;然后,将响应的置信区间引入优化策略中以构建更保守的约束条件,降低模型不确定对优化结果的影响;最后,通过一个实际的工程案例验证所提方法的有效性.实例分析的结果表明,所提方法能有效降低信息损失及模型不确定性对建模和优化结果的影响,能获得更加可靠的可控因子最优设计值.     

多响应三水平部分因子试验设计的建模与优化

针对多响应三水平部分因子试验,当筛选试验中候选变量个数大于试验样本数时,本文提出了一种考虑因子效应原则的建模与优化方法.首先,构建三水平对照试验,并结合二元变量指示器构建Bayesian Lasso模型;其次,根据因子效应原则,分三个阶段逐步更新二元变量指示器的先验信息,并利用变量指示器的后验概率来识别显著性变量,确定模型结构;然后,在此基础上结合贝叶斯抽样技术构建多变量过程能力指数函数,并通过最大化该函数获得最佳的参数设计值;最后,实际案例的结果表明:本文所提方法不仅能够有效地筛选出多响应三水平部分因子试验的显著性变量,而且能够获得最佳的参数设计值.     

考虑协变量的相关多响应稳健优化设计

研究了协变量之间以及多响应之间同时存在相关性的问题,考虑了多响应的最优性与稳健性,提出了基于主成分分析与似然不相关回归相结合的方法解决含有多个协变量的多响应稳健设计问题。该方法分析了决策者在协变量概率取不同阈值的情况下,将相关多响应优化问题转化为求解相应情况下的综合满意度函数最大值的问题。并结合具体的实例进行分析研究,结果表明了本文所提出的方法能够有效地解决此类多响应稳健设计问题。     

考虑因子容差的多响应曲面稳健优化

针对现有的多响应优化方法只注重某种最优性指标(例如满意度)的构建,而忽略了因子容差扰动的影响,提出了一种稳健的满意度函数法,对多响应曲面问题进行稳健优化。该方法在传统的满意度函数法的基础上,根据设计因子的容差区域定义总体满意度的稳健性度量指标,并引入混合遗传/模式搜索算法对该指标进行最大化寻优,得到因子的稳健最优水平。实例表明,随着因子容差区域的逐渐变大,该方法更容易寻找到稳健可行域中的解。与传统方法相比,所获得的稳健最优解对因子容差具有更好的抗干扰性,从而更具应用价值。     

动态多响应系统的稳健参数设计

针对动态多响应之间的相关性及试验设计的信息不确定性, 提出了一种动态多响应系统的稳健参数设计方法. 首先, 利用满意度函数对动态系统的敏感度和波动分别进行了度量, 在此基础上进行了主成分分析; 其次, 采用灰色关联分析得到主成分序列与其理想序列的灰色关联度, 然后通过TOPSIS方法转换得到综合灰色关联度, 并根据综合灰色关联度确定可控因子的最优水平组合; 最后, 通过两个实例说明了该方法的有效性与优越性.     

考虑预测响应值波动的多响应优化设计

在多响应优化设计中,模型参数的不确定性以及生产过程的噪声因子不可避免地会导致预测响应值出现较大的波动。针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术、帕累托优化策略以及灰色关联分析方法提出了一种多响应优化设计方法。首先,考虑模型参数的不确定性,运用贝叶斯多元回归模型构建了过程响应与试验因子之间的函数关系;其次,根据帕累托最优策略求出了帕累托最优前沿,并计算各试验点达到帕累托最优的贝叶斯后验概率;然后,利用灰色关联分析方法识别出最佳的优化设计方案;最后,实际案例研究表明,在考虑预测响应值波动时,所提的方法能够获得更为稳健和可靠的优化结果。     

基于单值数据过程能力指数的多元质量特性稳健参数设计

针对单值采样数据的多元质量特性稳健参数设计问题,考虑各质量特性偏差波动和方差波动的权重,提出了一种整合过程能力指数和熵权理论的多元质量特性稳健参数设计方法。该方法首先假定设计变量服从正态分布并建立各质量特性均值和方差模型;然后,通过熵权法分析各质量特性偏差波动和方差波动的权值,进而计算各质量特性的过程能力指数;最终,构建基于多元过程能力指数的目标函数。通过对实际案例分析说明,本文方法与其他参数设计方法相比,能够在考虑稳健性的同时更好地使质量特性满足产品规格和接近目标值。     

基于有偏胖尾分布的随机波动模型估计及其检验

金融资产的收益分布普遍展现出两个重要的典型特征:"有偏"性和"胖尾"性,但目前绝大多数的随机波动模型都无法同时将上述两类典型特征综合纳入其估计的条件分布假定中.以上证综指和标准普尔500指数为例,通过引入有偏的广义误差分布(Skew GED)来综合刻画条件收益的有偏和胖尾特性,并运用马尔科夫链一蒙特卡罗模拟法(MCMC),探讨了在正态分布(Normal)、有偏的正态分布(Skew Normal)、广义误差分布(GED)以及Skew GEI)这4种条件分布假定下的随机波动模型估计方法,同时实证检验了不同分布假定下的随机波动模型对实际市场波动率的刻画精度和适用范围.     

基于GLM的双响应曲面法及其稳健设计

针对非正态响应的稳健设计,首先在均值与散度的联合广义线性模型基础上构建了基于广义线性模型(generalized linear model, GLM)的双响应曲面模型。然后,鉴于所构建的双响应曲面模型为高度复杂的非线性函数,运用遗传算法与模式搜索的混合算法对其进行参数优化,获得可控因子的最佳参数设计值。最后,运用所提出方法对某测试晶片电阻率的参数设计进行了分析。研究结果表明,该方法能有效地减少测试晶片电阻率的质量波动,提高了产品质量的稳健性。