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时间:2019-10-14
《基于遗传算法的协同优化算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、基于遗传算法的协同优化算法研究摘要:针对协同优化的系统级优化可行域可能不存在的问题,在对已有改进策略进行分析的基础上,采用遗传算法和逐步增强约束强度的思想,提出了基于遗传算法的协同优化算法。该算法利用各子学科返冋的优化值,计算种群中个体的不可行度,根据不可行度和阈值來决定该个体是否为可行解。并提出利用循坏迭代次数调整阈值的方法,保证了系统级优化向一致性等式约束不满足度减小的方向进行,达到了有效增强子学科间一致性的冃的。最后,利用减速器典型算例对该方法进行了验证,结果表明该方法的优化性能良好,且具有一定的鲁棒性和收敛性。关键词:协同优化;遗传算法;不可行度;学科间一致性Anewco
2、llaborativeoptimizationbasedongeneticalgorithmAbstract:Inordertoensurethesolvabilityofsystemleveloptimization,thegeneticalgorithmandgraduallystrengtheningconstraintmethodareadoptedandanewcollaborativeoptimizationalgorithmbasedongeneticalgorithmispresentedaftertheanalysisofexitingimprovedcolla
3、borativeoptimizationalgorithms.Theinfeasibilitydegreeofindividualiscalculatedbytheoptimalresultsofsubsystems.Thefeasibilityofindividualisdeterminedbyitsinfeasibilitydegreeandthethreshold.Thethresholdisadjustedbythenumberofiterations,whichguaranteesthatthedissatisfactiondegreeofconsistencyequa
4、lityconstraintisreducedinthesystemleveloptimizationprocessandstrengthenstheinterdisciplinaryconsistency.Finally,thespeedreducerexampleisadoptedtotestthisoptimizationalgorithmandtheresultsshowthatthepresentedapproachisefficientandhassomerobustnessandconvergence・Keywords:collaborativeoptimizati
5、on;geneticalgorithm;infeasibilitydegree;interdisciplinaryconsistency0引言复杂工程系统的设计问题,往往涉及多个相互交叉的学科领域,多学科设计优化(MDO)充分利用各子学科(子系统)间的协调效应,能有效获得整体最优解,因而受到了国内外学者的广泛关注⑴。其中,MDO算法是MDO最核心部分,是MDO研究最活跃的领域。MDO算法可分为单级优化算法和多级优化算法两大类,单级优化算法仅在各子学科Z间的耦合情况非常简单时才有效,国内外对于耦合情况复杂的系统进行多学科优化时,基本上都采用多级优化算法。多级优化是指将系统分为系统级
6、和学科级两个级别,并且分别进行分析优化的策略,目前研究较多的多级优化算法包括协同优化、并行子空间和两级集成系统综合。其屮,1994年斯坦福大学的Kroo教授等人提出的协同优化(CO)算法,是-种较有前途的MDO方法,已在飞行器设计等研究工作中得到了应用⑵。CO算法的分解形式与工程设计分工的组织形式相一致,各学科保持了各自的分析设计自由。同时,具有软件易于集成、可并行处理等优点,能极大地缩短设计周期,非常适合于大规模工程系统的MDO问题。但作为一门新兴的学科,CO在很多方面还不够完善。系统级优化中采用的一致性等式约束,是一种理想状态,而在一般情况下,系统级优化问题的可行域很可能不存
7、在〔测。同时,部分研究结果表明,CO的优化结果对初始点的选取敏感,而且优化结果可能不收敛⑸。目前,一些学者在CO算法的改进方面进行了研究,给岀了一・系列的改进策略。Sobieski等提出了基于响应面的CO算法⑹,利用响应面来近似系统级的一致性约束函数,响应面的构造依赖于设计点的选择方法和近似技术。Alexandrov等提出了松弛因子法⑺,对系统级一致性约束进行松弛,将等式约束变为不等式形式,松弛因子的选取具有一定的难度。韩明红等利用罚函数法同,将系统级的一致性约束下的优化问题转换
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