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申请/专利权人：长安大学
摘要：本申请涉及一种基于动态Kriging和DQN的弹性波超材料结构参数优化方法，该方法构建高精度的动态Kriging代理模型并融入到DQN优化算法框架中，训练好的DQN算法无需在设计空间中进行不必要的搜索，可以快速探索到弹性波超材料的近似最优结构参数；廉价、高精度的动态Kriging代理模型代替耗时的有限元分析过程对真实进行精确预测，并用于指导优化算法的搜索方向，实现优化方案求解。本申请的方法在保证弹性波超材料带宽优化要求的同时，提高了整个优化过程的优化效率，大大降低了计算成本。
主权项：1.一种基于动态Kriging和DQN的弹性波超材料结构参数优化方法，其特征在于，包括：步骤S1，建立弹性波超材料结构参数优化模型，所述模型包括设计变量、目标函数和约束条件；步骤S2，构建DQN优化算法的框架结构，并根据所述模型确定所述DQN优化算法的状态空间、动作空间和奖赏函数；步骤S3，获取用于构建Kriging代理模型的数据集，并基于所述数据集构建Kriging代理模型；步骤S4，初始化弹性波超材料的结构参数，得到初始结构参数，即初始状态；基于所述初始状态采用DQN优化算法确定最优结构参数以及对应的奖赏值；所述DQN优化算法中的环境为所述Kriging代理模型；步骤S5，所述最优结构参数和所述对应的奖赏值构成新的数据点，将所述新的数据点添加到所述数据集中，得到新的数据集；步骤S6，判断所述新的数据集中的数据点的个数是否达到设定数量，若是，则当前的最优结构参数即为最终确定的弹性波超材料的最优结构参数，若否，返回步骤S3，利用所述新的数据集重新构建Kriging代理模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种基于动态Kriging和DQN的弹性波超材料结构参数优化方法
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