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超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用
被引量：
2
1
作者
王培君
夏露
+1 位作者
栾伟达
陈会强
《航空工程进展》
CSCD
2023年第3期50-60,共11页
MOEA/D-DE算法易于实现,被广泛应用于处理多目标优化问题,但其超参数对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE算法框架,利用Sobol全局灵敏度分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数进行改进,使用莱维飞行机制控制比例因子,使算法中的超参数...
MOEA/D-DE算法易于实现,被广泛应用于处理多目标优化问题,但其超参数对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE算法框架,利用Sobol全局灵敏度分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数进行改进,使用莱维飞行机制控制比例因子,使算法中的超参数拥有自适应能力,得到超参数自适应的MOEA/D-DE算法——MOEA/D-DEAH算法;对MOEA/D-DEAH算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAⅡ算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明:MOEA/D-DEAH算法性能良好,具有较强的鲁棒性,气动隐身优化效果也比其他算法更好。
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关键词
多目标优化算法
基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)
超参数
灵敏度分析
气动隐身优化
差分进化算子
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职称材料
基于并行交换的增强粒子群优化算法在气动优化中的应用
被引量：
1
2
作者
王培君
夏露
+1 位作者
周文硕
栾伟达
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期493-503,共11页
粒子群优化(PSO)算法易于实现,对优化问题可以获得质量较高的解,被广泛应用在如气动优化这种非线性高难度问题中,但是面对多峰问题容易陷入局部最优,存在鲁棒性较差的问题,为了提高PSO的鲁棒性,提出了基于并行交换的增强粒子群优化算法(...
粒子群优化(PSO)算法易于实现,对优化问题可以获得质量较高的解,被广泛应用在如气动优化这种非线性高难度问题中,但是面对多峰问题容易陷入局部最优,存在鲁棒性较差的问题,为了提高PSO的鲁棒性,提出了基于并行交换的增强粒子群优化算法(EPSOBPE)。该算法通过布谷鸟搜索算法(CSA)和PSO种群并行进化,分层交换操作和增强学习策略来增强算法寻优能力与鲁棒性。该算法兼具了CSA的全局搜索能力和PSO的局部能力,使得新算法具有极强的鲁棒性。函数测试表明,新算法相较于其他智能优化算法有更强的鲁棒性,对不同问题的适应能力更强。将EPSOBPE算法应用到RAE2822翼型和M6机翼的气动优化设计中,相较于其他算法可以得到更好的效果,从而表明新算法有鲁棒性,同时兼具了更好的寻优能力。
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关键词
粒子群优化算法
布谷鸟搜索算法
气动优化设计
全局优化
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职称材料
题名
超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用
被引量：
2
1
作者
王培君
夏露
栾伟达
陈会强
机构
西北工业大学航空学院
出处
《航空工程进展》
CSCD
2023年第3期50-60,共11页
基金
翼型叶栅空气动力学重点实验室基金(6142201200106)。
文摘
MOEA/D-DE算法易于实现,被广泛应用于处理多目标优化问题,但其超参数对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE算法框架,利用Sobol全局灵敏度分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数进行改进,使用莱维飞行机制控制比例因子,使算法中的超参数拥有自适应能力,得到超参数自适应的MOEA/D-DE算法——MOEA/D-DEAH算法;对MOEA/D-DEAH算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAⅡ算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明:MOEA/D-DEAH算法性能良好,具有较强的鲁棒性,气动隐身优化效果也比其他算法更好。
关键词
多目标优化算法
基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)
超参数
灵敏度分析
气动隐身优化
差分进化算子
Keywords
multi-objective optimization algorithm
multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D)
hyper-parameters
sensitivity analysis
aerodynamic stealth optimization
differential evolution operator
分类号
V218 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于并行交换的增强粒子群优化算法在气动优化中的应用
被引量：
1
2
作者
王培君
夏露
周文硕
栾伟达
机构
西北工业大学航空学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期493-503,共11页
基金
翼型、叶栅空气动力学重点实验室基金(6142201200106)资助。
文摘
粒子群优化(PSO)算法易于实现,对优化问题可以获得质量较高的解,被广泛应用在如气动优化这种非线性高难度问题中,但是面对多峰问题容易陷入局部最优,存在鲁棒性较差的问题,为了提高PSO的鲁棒性,提出了基于并行交换的增强粒子群优化算法(EPSOBPE)。该算法通过布谷鸟搜索算法(CSA)和PSO种群并行进化,分层交换操作和增强学习策略来增强算法寻优能力与鲁棒性。该算法兼具了CSA的全局搜索能力和PSO的局部能力,使得新算法具有极强的鲁棒性。函数测试表明,新算法相较于其他智能优化算法有更强的鲁棒性,对不同问题的适应能力更强。将EPSOBPE算法应用到RAE2822翼型和M6机翼的气动优化设计中,相较于其他算法可以得到更好的效果,从而表明新算法有鲁棒性,同时兼具了更好的寻优能力。
关键词
粒子群优化算法
布谷鸟搜索算法
气动优化设计
全局优化
Keywords
particle swarm optimization algorithm
cuckoo search algorithm
aerodynamic optimization design
global optimization
分类号
V221.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用
王培君
夏露
栾伟达
陈会强
《航空工程进展》
CSCD
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于并行交换的增强粒子群优化算法在气动优化中的应用
王培君
夏露
周文硕
栾伟达
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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