在水利工程、環境治理、生態保護、機械設計與航天航空等現代工業與科學領域，數學模型已成為不可或缺的核心分析、預測與決策工具。然而，隨著系統復雜性的日益增長，模型構建的精確性、參數率定的效率以及不確定性量化的重要性被提到了前所未有的高度。傳統的“試錯法”和單一優化策略已難以應對高維、非線性、計算昂貴的“黑箱”模型所帶來的挑戰。
第一章 最速上升法、嶺分析以及響應曲面模型
1.最速上升路徑
2.信賴域
3.響應面模型
4.二階響應面
5.嶺分析
第二章 Kriging插值與優化方法
1.普通Kriging插值與優化
2.一般Kriging插值與優化
3.協變量Kriging插值與優化
4.時間－空間Kriging插值與優化
5.Kriging方法與貝葉斯優化/高斯過程的關系
第三章 啟發式算法
1.粒子群算法
2.遺傳算法
3.模擬退火算法
4.啟發式算法總結
第四章 采樣方法
1.拉丁超立方采樣
2.改進的LHS方法
3.最大－最小設計
第五章 高斯過程回歸
1.高斯過程的先驗
2.高斯過程超參數分析
3.與其它方法（貝葉斯線性回歸、隱隨機場等）的比較
第六章 基于模型的高斯過程/貝葉斯優化設計
1.最大熵設計
2.預測不確定性的最小化
3.序貫設計
4.快速高斯過程更新
第七章 最優化的快速化
1.代理模型下的最優化
2.期望改進
3.約束下的最優化
4.貝葉斯敏感性分析
第八章 高級高斯過程模型
1.緊支撐核方法
2.劃分模型與回歸樹
3.高斯過程的局部逼近
第九章 異方差性
1.隨機克里金方法
2.均值與方差耦合的高斯過程
3.序貫設計
第十章 綜合案例
1.基于PSO算法的GR4J模型率定。
2.基于PSO算法的SWAT模型率定
3.基于PSO算法的MOLDFLOW2005模型率定
4.基于貝葉斯優化的新安江模型快速率定
5.基于高斯過程代理模型的VIC模型率定
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