改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用

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1、航空学报AclaAerOnauticaetAstrOnauticaSinicaOct．252012VoI．33No．101809—1816ISSN1000．6893CN11—1929／VhltD：∥hkxb．buaa．educnhkxb@buaa．edu．cn文章编号：l000—6893(2012)lO一1809一08改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用李丁，夏露*西北工业大学航空学院，陕西西安710072摘要：为了提高优化系统的搜索效率，发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略，在此基础上，提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模

2、型进行了分析并在此指导下，将人工鱼群算法(AFsA)中的聚群行为引入到粒子群优化(Ps0)算法中，丰富了粒子之间的优势信息源，增强了粒子的信息共享能力，使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明，该算法显著提高了Ps0算法的寻优性能。将IPsosM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中，取得了良好的结果，从而表明提出的算法简洁有效，具有较好的实用性。关键词：粒子群优化；人工鱼群算法；社会模型；搜索效率；气动优化设计中图分类号：V2ll。41文献标识码：A随着计算机技术和计算流体力学(CFD)的快速发展，采用数值优化方法进行飞行器的气动设计，可以大大提高优化设计

3、效率并减少设计成本。然而，传统的一些优化方法，如最速下降法、共轭梯度法和牛顿法等都属于局部优化方法，容易陷人局部最优，难以满足实际工程对全局最优解的需要。现代的一些启发式智能优化算法如遗传算法等虽能反映出更好的全局性，但其在全局最优与局部最优之间却往往存在着严重的冲突。因此，发展探寻具有良好的全局／局部搜索平衡能力的优化算法十分必要。本文针对此问题，对人类决策中的一种现象——社会模型进行了探讨与分析，在此指导下，将人工鱼群算法(ArtificialFishSwarmAlgo—rithm，AFSA)中的简化聚群行为引入到了基本粒子群优化(ParticleSwarmOptimi

4、zation，PS0)算法这一智能优化算法中来，提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(ImprovedParticleSwarmoptimizationbasedonSocialModel，IP—SOSM)算法，使得改进的算法具有良好的全局／局部搜索平衡能力，有效地提高了算法的寻优性能。将该算法应用到翼型和机翼的设计之中，取得了良好的结果。1社会模型人类与动物的区别在于，人类是社会型的动物，人类可以通过自己的劳动与实践不断地从周围环境中学习，经过思考后，继而去创造与发掘新的事物。人类的这种学习，不单单是依据个人的阅历去学习，更多的是从社会中去学习，即从他人已有的经验中来提

5、高自己的认知能力。只有对前人和他人实践经验有了较好的继承，同时结合自己的实践体会，才有可能对新的未知的事物作出较为合理的判断。早在Boyd和Recharson[11研收稿日期：2011．10—27；退修日期：2011—12—22；录用日期：2012-02-01；网络出版时间：2012-02—1614：32网络出版地址：www．cnkj．net／kcms／deta”门1．1929．V．20120216．1432．007．htmj基金项目：国家自然科学基金(11172242)*通讯作者Tel．：029-88495971·806E-mail：xialu@nwpu．edu．cn荸l

6、餍掺武IuD，xiaL。Ap鳓catl∞oltmproved阻rtideswa舶8ptlfnizationa

7、gof拍mtoaerodynamicdeS净．ActaA斟onauticaetAStronauti-casinic8．2012．33(10)：1889．1816÷李T，夏霉?改迸的粒子群优化算法在气动设计中的应用，航空学报．2012．33(10)：1809．1816航空学报Oct．252012VoI33No．10究人类决策过程中便提出，人们在决策过程中往往使用两类重要的信息：一是自身的经验，二是他人的经验，即人们根据自身的经验和他人的经验做决定。只有这样，才能使作出

8、的决策有更大的合理性，继而对之后的工作产生事半功倍的作用。在智能优化算法中，充分考虑这种经验继承与学习因素，增强算法寻优机制中的信息共享与交流能力，将有可能使算法在推动自身寻优进化时，每一步都能做出合理的进化决策，从而为算法提供更有效的内在智能驱动力，加快算法收敛速度，为寻优到更好的解提供更大的可能性，这便是本文所指的社会模型。同时，社会模型也是一种改进智能优化算法的通用策略，它为改进各种智能优化算法提供了一种普适的角度。2优化算法2．1PSo算法PsO[23算法是由美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Ebe