本文關(guān)鍵詞：基于分解的進(jìn)化算法和多變量分析技術(shù)在船型參數(shù)設(shè)計(jì)中應(yīng)用

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【摘要】：引入優(yōu)化和決策技術(shù)討論船型參數(shù)設(shè)計(jì)的多目標(biāo)優(yōu)化論證,基于分解的進(jìn)化算法(DBEA)將船型參數(shù)設(shè)計(jì)的多個(gè)目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題分解為一定數(shù)量的單目標(biāo)優(yōu)化子問(wèn)題,采用進(jìn)化算法同時(shí)求解這些單目標(biāo)優(yōu)化子問(wèn)題.DBEA算法的種群由法向邊界相交方法(NBI)構(gòu)建,子問(wèn)題的優(yōu)化通過(guò)和鄰近個(gè)體的進(jìn)化操作完成.采用熵權(quán)和灰色關(guān)聯(lián)方法對(duì)DBEA算法得到的船型Pareto解集進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),給出每個(gè)設(shè)計(jì)方案的定量指標(biāo)排序.基于多變量分析技術(shù)討論了船舶設(shè)計(jì)變量的層次聚類屬性,給出了設(shè)計(jì)變量間的類別特性.采用多維標(biāo)度方法(MDS)給出了這些變量在二維平面里的映射圖形,結(jié)合聚類樹(shù)形圖可以加深對(duì)船舶參數(shù)設(shè)計(jì)模型的認(rèn)識(shí).對(duì)一艘3萬(wàn)t油船進(jìn)行船型參數(shù)設(shè)計(jì),算例分析表明,DBEA算法能夠快速獲得分布均勻的Pareto解,灰色關(guān)聯(lián)方法的決策合理可行.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)高新船舶與深海開(kāi)發(fā)裝備協(xié)同創(chuàng)新中心海洋工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢第二船舶設(shè)計(jì)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 船型參數(shù)設(shè)計(jì) 基于分解的進(jìn)化算法 熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)分析 多變量分析 綜合評(píng)價(jià)
【基金】：“十二五”預(yù)研項(xiàng)目(15GFZ-JZ11132)資助
【分類號(hào)】：U662
【正文快照】： plots were conducted for these variables.The projections of variables on 2-dimensional space were given byusing the multidimensional scaling(MDS)skill.The relations of variables were studied together with den-drogram.An example of main dimensions design ，

本文編號(hào)：537464