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Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法
1
作者
钟小平
李为吉
唐伟
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期321-326,共6页
提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法：Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法（PSRCMBOA）。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以...
提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法：Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法（PSRCMBOA）。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以增加种群的多样性,提高算法的搜索能力。这种生成新个体的方法结合基于强度值的适应度计算方式以及截断选择机制,可以获得很好地逼近多目标问题的Pareto前沿,且分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。文中用3个较难的测试问题验证该算法的性能,并将其应用于Clipper飞船返回舱的气动布局多目标优化设计。PSRCMBOA对3个测试问题找到了很贴近Pareto前沿的非劣解集。对于Clipper飞船返回舱,算法获得了分布较宽且均匀的非劣解集。分析发现,为获得高升阻比,返回舱球头半径应选择在0.155-0.165 m之间、前锥半锥角应选择在20°左右、头锥底到返回舱底部的距离可选择在3.6-4.4 m之间、柱段长可在1.2-1.5 m之间。优化结果表明,该算法能够获得高质量的非劣解集,是一种有效的多目标优化算法,能够用于对复杂的工程问题进行优化设计。
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关键词
实数编码多目标贝叶斯
优化
算法
决策树
Pareto强度值
气动布局优化设计
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职称材料
题名
Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法
1
作者
钟小平
李为吉
唐伟
机构
西北工业大学航空学院
中国空气动力研究与发展中心
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期321-326,共6页
基金
国家自然科学基金(10377015)资助
文摘
提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法：Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法（PSRCMBOA）。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以增加种群的多样性,提高算法的搜索能力。这种生成新个体的方法结合基于强度值的适应度计算方式以及截断选择机制,可以获得很好地逼近多目标问题的Pareto前沿,且分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。文中用3个较难的测试问题验证该算法的性能,并将其应用于Clipper飞船返回舱的气动布局多目标优化设计。PSRCMBOA对3个测试问题找到了很贴近Pareto前沿的非劣解集。对于Clipper飞船返回舱,算法获得了分布较宽且均匀的非劣解集。分析发现,为获得高升阻比,返回舱球头半径应选择在0.155-0.165 m之间、前锥半锥角应选择在20°左右、头锥底到返回舱底部的距离可选择在3.6-4.4 m之间、柱段长可在1.2-1.5 m之间。优化结果表明,该算法能够获得高质量的非劣解集,是一种有效的多目标优化算法,能够用于对复杂的工程问题进行优化设计。
关键词
实数编码多目标贝叶斯
优化
算法
决策树
Pareto强度值
气动布局优化设计
Keywords
real-coded multi-objective Bayesian optimization algorithm, decision tree, Pareto strength, aerodynamic configuration optimization
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
V221.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法
钟小平
李为吉
唐伟
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
0
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