技术特征：
技术总结
本发明属于基于代理模型的智能优化、计算机仿真应用以及深度学习领域，尤其公开一种基于克里金模型的多点加点优化采样方法。流程：初始试验设计、运行并行的仿真估值、利用所有采样点建立克里金模型、采用CL策略获取多个新增采样点、判断是否满足停止准则么；如果满足停止准则，则终止循环；如果不满足停止准则，则增加多个新增采样点到输入样本集中，跳转至运行并行的仿真估值，开始下一轮的迭代循环。本发明在一次循环优化过程中获取多个有效的并行昂贵估值（采样）点，在大幅减少昂贵仿真时间的基础上有效改进了全局寻优速度和收敛精度，从而解决优化速度与收敛精度之间的均衡问题。
技术研发人员：李耀辉;赵乐斌;曹福来;郭瑞瑞;张世伟
受保护的技术使用者：许昌学院
技术研发日：2018.03.09
技术公布日：2018.08.14