Kriging模型改进的多目标优化算法研究

• 作者: 余竹玛 李梅
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: Kriging模型 多目标优化设计 校正点选择 齿轮减速器
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 航空、宇航工程
• 页码范围: 977-984
• 页数: 8页
• 分类号: TH166
• 字数: 5563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190056

摘要

将基于模糊C均值聚类改进的多目标优化算法(A fuzzy c-means clustering based evolutionary algorithm,FCEA)与高价单目标优化算法(Efficient global optimization,EGO)进行融合,基于Krigirng模型提出了一种改进的多目标优化算法(FCEA-EGO).在FCEA-EGO算法寻优过程中,利用模糊C均值聚类算法从整个种群中选择相似个体进行遗传操作,引导算法进行寻优;基于EGO算法的校正点选择机制,逐步修正校正点,提高Kriging模型精度.实验结果表明,FCEA-EGO算法相对于典型的高价多目标优化算法MOEA/D-EGO、ParEGO、SMS-EGO具有更优异的求解能力.最后,基于FCEA-EGO算法对某轻型飞机的齿轮减速器进行了优化设计,验证了其求解实际工程优化问题的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余竹玛	三峡大学大学生素质教育中心	10	26	3.0	4.0
2	李梅	三峡大学大学生素质教育中心	3	6	2.0	2.0