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摘要:
针对潜水器设计中涉及多个学科的耦合以及数据信息量大、数据关系复杂的问题,文章介绍了一种新的多目标协同优化算法.该方法将Pareto遗传算法(PGA)引入协同优化框架,二者的有机结合充分发挥各自的优势,该方法利用协同方法的分解协调机制将复杂系统的设计问题分解为一个系统级优化问题和几个学科级优化问题.采用PGA作为系统级优化器,不仅可以得到能够反映多目标优化问题实质的、客观的Pareto解集,而且,由于PGA是无需梯度信息的直接搜索算法,从而从根本上消除了协同优化由系统层一致性约束条件引起的收敛困难问题.在PGA与协同优化框架结合的过程中,采用目标函数的归一化处理、分级罚函数法、浮点数编码、群体分级和Paveto解集过滤器等技术提高算法的计算效率和可靠性,并通过一个数学算例和一个载人潜水器的例子证明了多目标协同优化算法的有效性.
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文献信息
篇名 潜水器多学科设计中的多目标协同优化方法
来源期刊 船舶力学 学科 交通运输
关键词 协同优化(CO) 多目标遗传算法 潜水器设计
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 结构力学
研究方向 页码范围 294-304
页数 11页 分类号 U663.3
字数 6358字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7294.2008.02.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 崔维成 156 2936 29.0 42.0
2 操安喜 上海交通大学海洋工程国家重点实验室 9 168 8.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
协同优化(CO)
多目标遗传算法
潜水器设计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
船舶力学
月刊
1007-7294
32-1468/U
大16开
江苏省无锡市滨湖区山水东路222号
1997
chi
出版文献量(篇)
2913
总下载数(次)
11
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