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基于Pareto强度进化算法的供水库群多目标优化调度 被引量:13
1
作者 丁胜祥 董增川 +1 位作者 王德智 李庆航 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期679-684,共6页
提出用Pareto强度进化算法解决供水库群的多目标优化调度问题,算法利用种群的进化过程模拟寻找非劣解集的过程,将供水库群多目标优化调度问题的解当作进化种群中的个体,按照解的Pareto强度值与密度进行适应度计算,利用种群中个体的进化... 提出用Pareto强度进化算法解决供水库群的多目标优化调度问题,算法利用种群的进化过程模拟寻找非劣解集的过程,将供水库群多目标优化调度问题的解当作进化种群中的个体,按照解的Pareto强度值与密度进行适应度计算,利用种群中个体的进化操作获得非劣解,最终整个种群进化为非劣解集。实例分析结果表明,算法能实现多峰搜索,最终非劣解集的分布均匀,且收敛速度快,为解决供水库群多目标优化调度问题提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 供水库群 多目标 优化调度 pareto强度进化算法
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利用强度Pareto进化算法的多目标无功优化 被引量:21
2
作者 冯士刚 艾芊 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期115-119,共5页
为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收... 为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收敛速度快,寻优能力强,求得的Pareto最优解分布均匀。IEEE30节点测试系统的算例结果表明所提出的算法在多目标无功优化中具有良好的效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法。 展开更多
关键词 强度pareto进化算法 pareto最优解 静态电压稳定裕度 多目标无功优化 电力系统 IEEE30节点测试系统
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基于强度Pareto进化算法的最优潮流 被引量:2
3
作者 刘耀年 于晶 +2 位作者 禹冰 王颖 张伟民 《电测与仪表》 北大核心 2011年第9期53-56,72,共5页
为更好地解决电力系统最优潮流问题,分析了当前多目标优化算法存在的缺陷,将强度Pareto进化算法(SPEA)应用于最优潮流中。SPEA是一种新型的多目标进化算法,具有收敛速度快,参数设置少,全局搜索能力强,所求的Pareto最优解分布均匀等优点... 为更好地解决电力系统最优潮流问题,分析了当前多目标优化算法存在的缺陷,将强度Pareto进化算法(SPEA)应用于最优潮流中。SPEA是一种新型的多目标进化算法,具有收敛速度快,参数设置少,全局搜索能力强,所求的Pareto最优解分布均匀等优点。通过对IEEE30节点测试系统运用SPEA和混沌粒子群方法(CPSO)的计算结果对比,表明SPEA应用于最优潮流,为各目标函数之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解最优潮流问题的有效方法。 展开更多
关键词 电力系统 最优潮流 强度pareto进化算法 pareto最优解
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一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法 被引量:7
4
作者 姚金涛 林亚平 +1 位作者 张明武 童调生 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期1993-1999,共7页
提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作,避免对大量参数的人工设置和重要构造块的破坏.求解多目标背... 提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作,避免对大量参数的人工设置和重要构造块的破坏.求解多目标背包问题的仿真结果表明,所提算法可以快速收敛到较好的Pareto前沿,有很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 贝叶斯网络 pareto前沿
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基于强度Pareto进化算法的双足机器人步态规划 被引量:1
5
作者 毕盛 庄钟杰 闵华清 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期68-73,共6页
为了获得良好的双足机器人步行模式,提出了以步行过程中机器人的稳定性、移动性和能耗为目标的步态规划多目标优化方法.该方法基于倒立摆模型产生基本步态,并使用罚函数法和改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)在可行域中求得基于基本步态... 为了获得良好的双足机器人步行模式,提出了以步行过程中机器人的稳定性、移动性和能耗为目标的步态规划多目标优化方法.该方法基于倒立摆模型产生基本步态,并使用罚函数法和改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)在可行域中求得基于基本步态的Pareto解集,从而找出最优解.最后在Matlab6.5仿真环境下进行步态仿真,并将产生的步态应用于SCUT-I型仿人机器人,实现了平均步行速度为0.26m/s的稳定行走. 展开更多
关键词 仿人机器人 步态规划 多目标进化算法 强度pareto进化算法
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基于Dueling-DQN的协同进化算法求解绿色分布式异构柔性作业车间调度问题
6
作者 夏良才 陈仕军 《现代制造工程》 北大核心 2025年第7期8-19,共12页
针对绿色分布式异构柔性作业车间调度问题(Green Distributed Heterogeneous Flexible Job shop Scheduling Problem,GDHFJSP),提出了基于竞争构架深度Q网络算法(Dueling Deep Q-Network,Dueling-DQN)的协同进化算法(Dueling-DQNCE),以... 针对绿色分布式异构柔性作业车间调度问题(Green Distributed Heterogeneous Flexible Job shop Scheduling Problem,GDHFJSP),提出了基于竞争构架深度Q网络算法(Dueling Deep Q-Network,Dueling-DQN)的协同进化算法(Dueling-DQNCE),以最小化最大完工时间和最小化总能耗为目标,选择Pareto前沿解,获得优质的解决方案。首先,在该算法的初始化阶段提出了两种初始化种群方法,有效改善初始解种群的质量。其次,在解码阶段使用活动调度方案能更全面地探索解空间,获取高质量的解。针对多目标问题,提出了快速比较法,能快速高效地得到Pareto前沿解。接着,提出了10种基于知识驱动的邻域搜索策略,并使用Dueling-DQN智能学习来为每个解选择合适的局部搜索策略,加快种群的收敛速度。为了验证Dueling-DQNCE的有效性,将Dueling-DQNCE与文献中最先进的基于深度Q网络的协同进化算法(Co-Evolution with Deep-Q-network,DQCE)在20个算例上进行比较。计算结果表明,Dueling-DQNCE在计算资源和解质量上都优于DQCE,验证了所提出算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 绿色分布式异构作业车间调度 协同进化 pareto前沿解 竞争架构深度Q网络算法
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Pareto强度值演化算法求解约束优化问题 被引量:56
7
作者 周育人 李元香 +1 位作者 王勇 康立山 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期1243-1249,共7页
提出了一种求解约束函数优化问题的方法.它不使用传统的惩罚函数,也不区分可行解和不可行解.新的演化算法将约束优化问题转换成两个目标优化问题,其中一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数.利用多目标优化问题中的Par... 提出了一种求解约束函数优化问题的方法.它不使用传统的惩罚函数,也不区分可行解和不可行解.新的演化算法将约束优化问题转换成两个目标优化问题,其中一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数.利用多目标优化问题中的Pareto优于关系,定义个体Pareto强度值指标以便对个体进行排序选优,根据Pareto强度值排序和最小代数代沟模型设计出新的实数编码遗传算法.对常见测试函数的数值实验证实了新方法的有效性、通用性和稳健性,其性能优于现有的一些演化算法.特别是对于一些既有等式约束又有不等式约束的复杂非线性规划问题,该算法获得了更高精度的解. 展开更多
关键词 演化算法 约束优化问题 多目标 pareto强度
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多目标配电网故障定位的Pareto进化算法 被引量:16
8
作者 孙国强 卫志农 +2 位作者 唐利锋 李育燕 缪立恒 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期57-61,73,共6页
提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解。NSGA-II则避免了传统... 提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解。NSGA-II则避免了传统加权求解时权值的选择和解的偏好性。该算法采用快速非支配排序机制,计算复杂性低;同时考虑个体拥挤距离,从而保证种群的多样性;最后,提出适用于故障定位的最优解集处理方法,便于从多目标最优解集中筛选出唯一符合故障情况的解。算例测试分别模拟单点、多点故障,以及信息完备和部分信息畸变的情况,测试结果表明,所提方法均能准确地定位故障区段。 展开更多
关键词 配电网 故障定位 优化 模型 pareto 非支配排序遗传算法 遗传算法 进化算法
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基于强度Pareto进化的注塑机注射性能多目标优化 被引量:3
9
作者 李中凯 谭建荣 +1 位作者 冯毅雄 裘乐淼 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期2162-2168,2183,共8页
为实现大型注塑机注射性能的优化设计,构建了注射压力、注射速率和注射功率优化模型,应用多目标进化算法,系统分析了影响注射性能的各方面因素。改进强度Pareto进化算法,引入模糊C均值聚类,加快外部种群的聚类过程。采用约束Pareto支配... 为实现大型注塑机注射性能的优化设计,构建了注射压力、注射速率和注射功率优化模型,应用多目标进化算法,系统分析了影响注射性能的各方面因素。改进强度Pareto进化算法,引入模糊C均值聚类,加快外部种群的聚类过程。采用约束Pareto支配和浮点数、二进制混合染色体编码策略,一次运行就能求得分布均匀的Pa-reto最优解集,并使用基于集合理论的方法选择一个最优解。试验分析表明:结合了强度Pareto进化算法与模糊C均值聚类方法的混合算法在提高注射综合性能的同时,能够获得比线性加权法分布性更好的Pareto前沿;且与强度Pareto进化算法相比,显著缩短了运算时间,具有较高的效率与鲁棒性。 展开更多
关键词 强度pareto进化算法 模糊C均值聚类 多目标优化 大型注射成型机 注射性能模型
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免疫进化算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用 被引量:36
10
作者 倪长健 丁晶 李祚泳 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2002年第6期59-61,共3页
在研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法———免疫进化算法。免疫进化算法的核心在于充分利用最优个体的信息,在整个进化过程中,以父代最优个体为基础来产生子代群体,并以最优个体的... 在研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法———免疫进化算法。免疫进化算法的核心在于充分利用最优个体的信息,在整个进化过程中,以父代最优个体为基础来产生子代群体,并以最优个体的收敛来代替群体的收敛;此外,算法的随机搜索是在确定方式的指导下完成的。相比于现有的进化算法,免疫进化算法提高了收敛速度,有效地克服了不成熟收敛,理论证明该算法是全局收敛的。最后,用免疫进化算法对暴雨强度公式参数进行了优化,并将其计算结果与传统方法和加速遗传算法的计算结果作了比较,结果表明:免疫进化算法的拟合效果最好。 展开更多
关键词 免疫进化算法 暴雨强度 最优个体 进化算法 参数
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用多目标进化算法搜索MOPs的鲁棒Pareto最优解 被引量:6
11
作者 郑金华 罗彪 +1 位作者 周聪 李望移 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期2815-2822,共8页
搜索鲁棒Pareto最优解是多目标进化算法(MOEA)研究的一个重要方面.目前,优化"原目标函数"的传统MOEA与基于"有效目标函数"的MOEA(Eff-MOEA)在搜索鲁棒Pareto最优解时都易丢失某些性质的解.为解决这一缺陷,本文定义... 搜索鲁棒Pareto最优解是多目标进化算法(MOEA)研究的一个重要方面.目前,优化"原目标函数"的传统MOEA与基于"有效目标函数"的MOEA(Eff-MOEA)在搜索鲁棒Pareto最优解时都易丢失某些性质的解.为解决这一缺陷,本文定义了一种新的鲁棒Pareto最优解,提出了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的MOEA(MOEA/R),MOEA/R将多目标鲁棒优化问题(MROP)转化成两目标问题来优化,一个目标为解的质量,另一个目标为解的鲁棒性,每一目标均对应一子优化问题.通过与NSGA-Ⅱ及Eff-MOEA的对比分析,结果表明MOEA/R的结果较好,更重要的是本文探索了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的思想. 展开更多
关键词 多目标进化算法 鲁棒性 质量 鲁棒pareto最优解 有效目标函数
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水库优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法 被引量:4
12
作者 林剑艺 程春田 +1 位作者 顾妍平 武新宇 《中国工程科学》 2007年第10期80-82,87,共4页
提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto... 提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto优于关系和个体Pareto强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数,具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。 展开更多
关键词 水库优化调度 约束优化 pareto优于关系 pareto强度 SCE-UA算法
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基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计 被引量:2
13
作者 张永 吴晓蓓 +2 位作者 张宏 徐志良 胡维礼 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期626-631,共6页
提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优... 提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 模糊分类系统 模糊聚类 pareto 协同进化算法 解释性
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基于Pareto聚类免疫进化算法的发动机悬置系统优化与稳健性分析 被引量:2
14
作者 张代胜 张旭 +2 位作者 李彦保 贾坤 李友真 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1589-1593,共5页
文章在分析各种优化方法优缺点的基础上,建立发动机悬置系统6自由度动力模型。以6自由度方向的解耦率最大为优化目标,以各悬置点三向刚度为设计变量,选用免疫进化算法对发动机的悬置刚度参数进行优化,同时应用Pareto聚类算法从记忆种群... 文章在分析各种优化方法优缺点的基础上,建立发动机悬置系统6自由度动力模型。以6自由度方向的解耦率最大为优化目标,以各悬置点三向刚度为设计变量,选用免疫进化算法对发动机的悬置刚度参数进行优化,同时应用Pareto聚类算法从记忆种群中提取多个优化解,最后用Monte Carlo法对悬置系统进行稳健性分析。结果表明,优化解不仅能保证6自由度方向的高解耦率,还能保证悬置系统的稳健性,提高了产品的质量。 展开更多
关键词 发动机悬置 能量解耦 pareto聚类 免疫进化算法
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微分进化算法在暴雨强度公式参数优化中的应用 被引量:5
15
作者 许小健 钱德玲 张金轮 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期645-647,657,共4页
用微分进化算法对暴雨强度公式参数进行优化,并将其计算结果与传统方法、优选法以及加速遗传算法的计算结果作比较,实例计算结果表明微分进化算法的拟合效果最好;相比于加速遗传算法,微分进化算法提高了收敛速度,有效地克服了不成熟收敛... 用微分进化算法对暴雨强度公式参数进行优化,并将其计算结果与传统方法、优选法以及加速遗传算法的计算结果作比较,实例计算结果表明微分进化算法的拟合效果最好;相比于加速遗传算法,微分进化算法提高了收敛速度,有效地克服了不成熟收敛,更容易收敛到全局最优解。 展开更多
关键词 暴雨强度公式 微分进化算法 参数优化
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基于Pareto最优概念的多目标进化算法研究 被引量:5
16
作者 王向慧 连志春 +1 位作者 徐志英 唐云岚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第27期58-61,共4页
基于Pareto最优概念的多目标进化算法已成为多目标优化问题研究的主流方向。详细介绍了该领域的经典算法,重点阐述了各种算法在种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域上所采取的策略,并归纳了算法性能评估中需要进一步研究的几个问题。
关键词 多目标进化算法 pareto最优 非劣解排序 适应度共享 精英策略 性能评估
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混合分解和强度帕累托多目标进化算法 被引量:4
17
作者 邱兴兴 张珍珍 魏启明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2880-2885,共6页
在多目标进化优化中,使用分解策略的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)时间复杂度低,使用强度帕累托进化算法-2(SPEA2)能得到分布均匀的解集。结合这两种策略,提出一种新的多目标进化算法用于求解具有复杂、不连续的帕累托前沿的多目标... 在多目标进化优化中,使用分解策略的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)时间复杂度低,使用强度帕累托进化算法-2(SPEA2)能得到分布均匀的解集。结合这两种策略,提出一种新的多目标进化算法用于求解具有复杂、不连续的帕累托前沿的多目标优化问题(MOP)。首先,利用分解策略快速逼近帕累托前沿;然后,利用强度帕累托策略使解集均匀分布在帕累托前沿,利用解集重置分解策略中的权重向量集,使其适配于特定的帕累托前沿;最后,利用分解策略进一步逼近帕累托前沿。使用的反向世代距离(IGD)作为度量标准,将新算法与MOEA/D、SPEA2和paλ-MOEA/D在12个基准问题上进行性能对比。实验结果表明该算法性能在7个基准问题上最优,在5个基准问题上接近于最优,且无论MOP的帕累托前沿是简单或复杂、连续或不连续的,该算法均能生成分布均匀的解集。 展开更多
关键词 分解 强度帕累托 进化算法 多目标优化 帕累托最优
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一种基于有限K近邻的强度帕累托进化算法 被引量:3
18
作者 姜宏 杨孟飞 +1 位作者 于广良 魏梦捷 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2015年第2期49-56,共8页
在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,需要解决多目标优化问题。当前的强度帕累托进化算法在求解高维多目标优化问题时具有优势,但是在环境选择阶段的计算时间复杂度仍然较大。文章针对这一问题,提出了一种改进算法。新的算法采... 在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,需要解决多目标优化问题。当前的强度帕累托进化算法在求解高维多目标优化问题时具有优势,但是在环境选择阶段的计算时间复杂度仍然较大。文章针对这一问题,提出了一种改进算法。新的算法采用有限K近邻方法,减少了原算法中K近邻策略的比较次数,使时间复杂度由O(M3)下降为O(max(l,log M)M2)。试验结果表明文中算法的计算速度更快,并且具有更优的收敛性和分布多样性特征。 展开更多
关键词 软硬件协同设计 多目标优化 帕累托最优 强度帕累托进化算法 星载计算机 航天器控制
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Pareto强度指标遗传算法求解地下水模拟-优化模型 被引量:1
19
作者 江思珉 朱国荣 +1 位作者 孙振波 徐强 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期11-15,29,共6页
针对地下水模拟-优化模型约束优化的特点,本文结合最小代数代沟模型和Pareto强度指标概念,引入一种求解地下水模拟-优化模型的新型实数编码遗传算法,该算法将罚函数法求解约束优化问题的目标函数和违反约束条件的程度函数的权组合方式... 针对地下水模拟-优化模型约束优化的特点,本文结合最小代数代沟模型和Pareto强度指标概念,引入一种求解地下水模拟-优化模型的新型实数编码遗传算法,该算法将罚函数法求解约束优化问题的目标函数和违反约束条件的程度函数的权组合方式改为向量组合形式,从而将约束优化问题转化为两目标优化问题进行求解。通过经典地下水算例与其他优化方法的比较分析表明了新算法的可靠性、通用性和稳健性。 展开更多
关键词 约束优化问题 地下水模拟-优化模型 pareto强度指标 遗传算法
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Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法
20
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。 展开更多
关键词 实数编码多目标贝叶斯优化算法 决策树 pareto强度 气动布局优化设计
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