基于α-stable分布的多目标粒子群算法研究及应用

• 作者: 樊华羽 程诗信 米百刚 詹浩
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 多目标粒子群优化算法:α-stable分布 动态变异 翼型设计 气动优化
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 232-241
• 页数: 10页
• 分类号: V211
• 字数: 5559字
• 语种: 中文

摘要

多目标的粒子群算法(MOPSO)在各个领域的优化设计中得到了广泛应用及改进,但是目前仍然存在着在进化后期容易陷入局部最优导致收敛精度低、解的多样性差等问题.引入α-stable分布理论,发展建立了一种新的基于α-stable动态变异的多目标粒子群优化算法(ASMOPSO).通过α-stable分布生成随机数对PSO算法的种群进行变异操作,增加种群的多样性,在算法中动态调整稳定性系数α实现变异范围和幅度的变化,从而使得改进的ASMOPSO算法具有兼顾计算精度和全局寻优的能力.使用ZDT系列无约束函数和带约束的Tanaka及Srinivas函数对改进前后的算法进行了测试,结果显示出了ASMOPSO算法的快速全局寻优性能.将改进后的算法应用到RAE2822跨音速翼型的减阻和力矩绝对值不增大的综合优化中,得到了较好的多目标气动优化结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹浩	西北工业大学航空学院	87	515	13.0	16.0
2	程诗信	西北工业大学航空学院	6	17	3.0	4.0
3	米百刚	西北工业大学航空学院	14	62	4.0	7.0
4	樊华羽	西北工业大学航空学院	4	8	2.0	2.0