NSGA-Ⅱ算法的改进及其在多段翼型缝道参数优化中的应用

• 作者: 倪昂修 张宇飞 陈海昕
• 来源期刊: 空气动力学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 遗传算法 NSGA-Ⅱ 并行优化 多段翼型 缝道参数
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 252-257
• 页数: 6页
• 分类号: V211.3
• 字数: 4766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7638/kqdlxxb-2013.0095

摘要

提出了NSGA-Ⅱ算法的一个改进方法,对加入新种群的父代种群个体进行精英筛选,从而增加了新种群中新个体的数目,以实现更好的全局寻优.选取一个有理论解的优化问题,对算法全局寻优能力的改进进行了验证.随后使用改进后的NSGA-Ⅱ算法作为核心算法搭建了集群并行优化平台,对多段翼型的缝道参数进行优化设计,获得了较为满意的结果.优化验证算例显示,该集群并行优化平台具有较高的效率和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈海昕	清华大学航天航空学院	39	279	9.0	14.0
2	张宇飞	清华大学航天航空学院	16	81	5.0	8.0
3	倪昂修	清华大学航天航空学院	1	11	1.0	1.0