改进的多学科协同优化算法及其应用

• 作者: 周奇 张立丽 许辉 黄卫刚
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协同优化 智能算法 试验设计 近似模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 65-68,116
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6|O224
• 字数: 2543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2014.01.018

摘要

多学科优化设计(MDO)是当前复杂系统工程设计中研究最活跃的领域.分析了标准多学科协同优化算法解决实际复杂MDO问题计算困难的原因,提出了基于试验设计的近似模型和智能优化的协同优化算法(NCO).NCO算法继承了标准协同优化分布并行的思想,采用现代智能算法优化系统级减小优化陷入局部解的可能性,以试验设计为基础的高精度近似模型代替学科真实模型降低计算成本,平滑数值噪声.通过经典MDO测试算例与Alexandrov提出的改进松弛协同优化比较,优化结果表明,NCO能有效提高收敛速率,保证收敛结果的稳定性和可靠性,能更好地满足复杂系统工程优化需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许辉		22	102	6.0	8.0
2	周奇		9	40	4.0	5.0
3	黄卫刚		15	53	5.0	6.0
4	张立丽		3	20	3.0	3.0