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连续自适应随机抽样（CARS）用于电力电子参数设计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为CARS的新方法，用于电力电子参数设计任务。该方法介于详细优化方法和快速模拟方法之间，能够快速进行大量模拟，并对最有前途的参数范围进行重点采样。在三个电力电子应用案例上进行了性能评估，得到的设计结果竞争力强于遗传算法，并且还能够支持高度并行化的模拟，以及探索性和开发性设置之间的连续进展。
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关键要点
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提出了一种名为CARS的新方法，用于电力电子参数设计任务。
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CARS方法介于详细优化方法和快速模拟方法之间，能够快速进行大量模拟。
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该方法对最有前途的参数范围进行重点采样，受到多臂赌博机研究的启发。
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在三个电力电子应用案例上进行了性能评估，设计结果优于遗传算法。
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CARS方法支持高度并行化的模拟，促进探索性和开发性设置之间的连续进展。
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