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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/06/21 14:23:26
Wilson et al.[12]have used Bayesian Updating to find the statistical distributions for a truck fleet mod
when applied dynamic forces are known,as would be the case with a dynamically calibrated multiple-senso
weigh-in-motion system.This paper solves the same problem but with a more direct approach which provide
insights into the sensitivity of the force patterns to variations in fleet properties.Here the distributions o
properties for the fleet are found by minimising the sum of squares of differences between the theoretical an
statistical measurements of the forces.Many optimisation methods are based on gradient or pseudo-gradien
techniques.The drawback of optimisation techniques such as gradient descent,Newton-type method
variable metric,conjugate gradient,etc.are that in their nature,they do not cope well with problems that havnon-convex objective functions and/or many local optima.There are many applications of multi-extrema
continuous optimi

威尔逊[12]等使用发现卡车队mod的统计发行的贝叶斯更新
当应用的动态力量知道，与一动态地被校准的多senso的实际情形
称在行动系统。本文解决同一个问题，但是的提供的直接方案
洞察到力量样式的敏感性里对变化的在舰队物产上。这里发行o
使平方和找到舰队的物产区别减到最小理论之间的
力量的统计的测量。许多优化方法根据梯度或冒充gradien
技术。优化技术缺点例如梯度下降，牛顿类型方法
在他们的自然，他们不很好应付问题havnon凸面目标函数和许多地方最宜的易变的公尺，共轭梯度， etc.are。有多极值的许多应用
连续的优化问题。对这些问题的一种普遍和方便方法是对系统地
分成可行区域入更小的区域从一最宜然后移动到另一个，根据
随机搜寻得到的信息。
被描述的优化问题这里是特别困难的。要求发现statistica
描述卡车队的动态属性发行的参量。每个试验卡车队是
定义由统计参量例如悬浮僵硬的卑鄙和标准偏差，悬浮
阻止，轮胎僵硬，被反弹的许多和没有装弹簧的大量。什么做不同这个的问题是总和o
区别正方形提到力量的统计发行从卡车舰队的而不是
从一辆单独卡车的力量。使用蒙特卡洛模仿引起这样发行意味那那里
在目标函数的每个评估的无规则变化在点。可以的优化方法
适用于这样一个性恶问题包括被模仿的焖火，门限采纳，基因
算法、殖民地方法和随机比较方法[13-17]。
优化，附录A发怒熵(铈)方法， [18]用于本文，当它考虑a
同时可选择的解决方案的因此世代和是厚脸皮的对`noisiness'of问题
解答的世代统计参量的聚合对优选或近优选的解答。为
一个被模仿的例子，显示铈可能顺利地找到卡车队统计参量哪些给a
对动态力量的被瞄准的样式的好比赛在路面的。
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声音和振动311 (2008) 1161-1174 A.Belay等或学报1163年