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多准则优化的多精度方法：一项调查
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究介绍了一种通过多精度评估、机器学习模型和优化算法的协同方法，以增强受计算资源约束的反向设计优化过程。该方法通过利用低精度模拟数据的机器学习模型，高效地预测目标变量并确定是否需要高精度模拟，从而节省了计算资源。该方法已应用于差分进化和粒子群优化两种算法，提升了性能。该方法适用于任何反向设计应用，并实现了低精度模型和高精度模拟之间的协同。
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关键要点
- 该研究介绍了一种通过多精度评估、机器学习模型和优化算法的协同方法。
- 该方法旨在增强受有限计算资源约束的反向设计优化过程。
- 通过利用低精度模拟数据的机器学习模型，高效预测目标变量并确定高精度模拟的需求。
- 该方法显著节省了计算资源，并加快了收敛到最优解的速度。
- 已应用于差分进化和粒子群优化两种算法，提升了性能。
- 该方法适用于任何反向设计应用，实现低精度模型和高精度模拟之间的协同。
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