改进的粒子群优化克里金模型，普通的克里金模型MATLAB数据包与遗传算法的结合

克里金法 未维护。 旧代码。 我并不为此感到自豪。 这是一个 Fortran 代码，用于为预先确定的网格或通过自适应顺序采样构建的网格执行 Cokriging 方法，即克里金方法。 我目前也在努力将它与优化方案结合起来。 安装先决条件 此设置需要安装以下库： BLAS LAPACK LAPACK95 FortArrange （可以在 github @ 上找到） makefile 是为 ubuntu 设置的，其中包含正常路径中的库以及以下模块文件夹： /usr/lib/lapack95_modules/ /usr/lib/fortarrange_header/

在结构极限状态方程（LSF）未知的情况下，通常采用响应面法（RSM）模拟结构的极限状态方程，逐步修正求解。由于响应面法对于极限状态方程的多项式假定，使其在计算精度上存在一定的缺陷。本文通过随机选取的部分结构响应，采用Kriging模型模拟未知状态的结构响应，然后附以最优化的方法求解可靠性指标。该方法突破了极限状态方程的形式对于可靠性计算的制约，避免数学表达式的不同对于可靠性计算的影响。通过数值算例，可以看到本文的方法具有较高的精度和稳定性。

变可信度建模，基于MATAB的co-kriging，包含两个实例，适合入门去钻研

kriging算法Fortran语言

matlab克里金插值代码PPE_Kriging 克里格插值代码 为了 小组成员：潘岳（Yue Pan）和范德瑞（FandréJosianne） 主管：Jemil Avers Butt博士 链接到PPE的项目I： 目标：使用各种半变异函数模型实施克里格插值 环境和先决条件：Matlab（2019或更高版本） 实施细节： 去做 代码架构： 去做 演示： DEM数据集： 半变异函数： 插值结果： 密集数据集： 插值结果： 插值错误： 稀疏数据集： 插值错误： 参考： ： 克雷西·诺埃尔（Cressie，Noel）。 “克里金的起源。” 数学地质22.3（1990）：239-252。

MATLAB Kriging代理模型框架

使用基于Kriging模型的优化设计方法，进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算，通过拉丁超立方试验设计生成样本点，建立了Kriging代理模型，结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计，最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求，从Pa?reto前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明：Kriging模型与CFD计算误差很小，可信度高；在不同设计状态下，机翼气动性能都得到了提高，表明优化设计方法具有可行性和高效性。

一、简单克里金(SK) (Simple Kriging) 所有克里金估计都应用线性回归算法，形式为：m为期望 求取权系数的克里金方程组的非平稳形式 求(n+1)个m(u), 求(n+1)×(n+1) 个C(u,u)

克里金插值方法最早是由南非金矿工程师克里金(Krige D G)于2O世纪5O年代提出来的，依据不同的条件又分为普通克里金法、泛克里金法、协同克里金法等，是一种很有用的地质统计格网化方法。 但是在国内很少看到基于matlab版本的，现在提供一个工具箱，可以方便的使用其中的插值函数辅助进行开发，是数据处理、论文撰写的有利工具。