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题名常规型抽油机多目标优化算法设计
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作者
李克清
陈莘萌
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《石油机械》
北大核心
2006年第8期21-24,共4页
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文摘
多目标演化算法(MOEA)不能很好地解决强约束问题的多目标求解。为此,采用一种新的集复合形方法和几何选择为一体的多目标Pareto进化算法(GPEC),对常规型抽油机的上冲程最大扭矩因数和上冲程悬点加速度进行多目标优化设计。该算法中,对抽油机杆件尺寸采用浮点数编码方案,利用复合形法在可行域内构造演化算法的初始种群,在杂交和变异过程中,始终保持种群中具有足够多的有效个体,并且在每一代进化过程中,挑选出与无穷远处的某点距离最远的点输出,最后再筛选出有效的Pareto前沿点。从优化计算结果看,该算法能有效地找出足够多的Pareto前沿点。
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关键词
常规型抽油机
优化设计
演化算法
多目标优化
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Keywords
conventional pumping unit, optimized design, evolutional algorithm, multi-objective optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
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