本文選題：差分進化 + 響應(yīng)面方法　； 參考：《力學學報》2017年02期

【摘要】：針對氣動優(yōu)化等昂貴優(yōu)化問題,提出了一種基于差分進化和RBF響應(yīng)面的混合優(yōu)化算法HSADE,該方法結(jié)合了差分進化算法的強全局尋優(yōu)能力和RBF響應(yīng)面方法的快速局部搜索能力,能夠同時有效地提高算法的局部搜索效率和全局尋優(yōu)能力.對各子算法中的策略和邏輯進行了多項改進,提出和應(yīng)用了基于雙敗淘汰賽的競賽賽制和參數(shù)自適應(yīng)等改進策略.對HSADE使用多個典型算例進行了測試,并橫向?qū)Ρ攘薔SGA-II,MOPSO和多目標差分進化算法.測試結(jié)果表明,在大多數(shù)問題中HSADE在以世代距離表征的局部搜索效率和以超體積比表征的全局尋優(yōu)能力兩項指標上都優(yōu)于其他算法,證實了以上混合策略及算法改進的有效性.將該算法應(yīng)用于一個翼型優(yōu)化問題和一個二維超聲速噴管膨脹面優(yōu)化問題,并橫向?qū)Ρ任唇?jīng)改良的差分進化算法DE和另一種混合算法NARSGA,結(jié)果表明在接近1 000次的函數(shù)評估下,HSADE能相對其他算法進一步對翼型減阻0.5 count,在噴管優(yōu)化中HSADE得到的結(jié)果也好于其他兩種算法,表明該方法具有較強工程應(yīng)用價值.
[Abstract]:This paper presents a hybrid optimization algorithm HSADE based on differential evolution and RBF response surface , which combines the strong global optimization capability of the differential evolution algorithm and the fast local search capability of the RBF response surface methodology . The results show that the HSADE can effectively improve the local search efficiency and global optimization capability of the algorithm .
【作者單位】： 清華大學航天航空學院;
【基金】：中航工業(yè)產(chǎn)學研專項(cxy2014QH14) 清華大學自主科研計劃(2015THZ0)資助項目
【分類號】：V211;TP18

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王艷宜;;改進差分進化算法及其應(yīng)用[J];機械設(shè)計與研究;2010年05期

2 張鵬;;基于差分進化的混合地面等待優(yōu)化策略[J];桂林航天工業(yè)高等�？茖W校學報;2012年03期

3 寧桂英;周永權(quán);;一種求解二重積分的差分進化算法[J];哈爾濱理工大學學報;2013年02期

4 王惠卿;;結(jié)合機械設(shè)計約束處理的差分進化算法[J];電子制作;2013年13期

5 蔡亮;楊啟文;岳興漢;;一種基于混合差分策略的改進差分進化算法[J];河海大學常州分校學報;2007年04期

6 譚躍;譚冠政;;混沌局部搜索策略的差分進化算法[J];重慶工學院學報(自然科學版);2009年05期

7 萬東;;差分進化算法研究及其應(yīng)用[J];科學技術(shù)與工程;2009年22期

8 喬英;高岳林;江巧永;;一種新局部搜索策略的差分進化算法[J];太原理工大學學報;2011年04期

9 曲福恒;胡雅婷;楊勇;谷欣超;;改進差分進化算法及其在模糊聚類分析中的應(yīng)用[J];長春理工大學學報(自然科學版);2011年04期

10 黃林峰;;基于離散差分進化算法的多維0/1背包問題求解[J];硅谷;2012年20期

相關(guān)會議論文 前10條

1 陸絲馨;肖健梅;王錫淮;;基于改進差分進化算法的艦船電網(wǎng)重構(gòu)[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

2 樓洋;李均利;陳剛;;基于個體排序的差分進化算法[A];'2010系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學術(shù)會議論文集[C];2010年

3 張倩;李海港;;多目標問題的差分進化算法研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第一分冊）[C];2009年

4 裴振奎;劉真;趙艷麗;;差分進化算法在多目標路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[A];中國運籌學會模糊信息與模糊工程分會第五屆學術(shù)年會論文集[C];2010年

5 劉國帥;楊侃;陳靜;周景舒;周冉;鄭姣;;差分進化算法在三峽電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應(yīng)用[A];中國水文科技新發(fā)展——2012中國水文學術(shù)討論會論文集[C];2012年

6 劉瀟;桂衛(wèi)華;王雅琳;王曉麗;陽春華;;一種改進的多目標差分進化算法研究[A];中國自動化學會中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會·論文集[C];2010年

7 趙娟;蔡濤;鄧方;楊紅偉;;基于改進差分進化算法的脈沖控制方法[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會B卷[C];2011年

8 袁沈堅;顧幸生;;基于差分進化的膜計算優(yōu)化算法[A];上海市化學化工學會2010年度學術(shù)年會論文集（自動化專題）[C];2010年

9 姜立強;郭錚;劉光斌;;差分進化算法縮放因子取值策略研究[A];2007'儀表，，自動化及先進集成技術(shù)大會論文集（二）[C];2007年

10 倪惠康;杜文莉;錢鋒;;基于改進差分進化算法的PID參數(shù)優(yōu)[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第一分冊）[C];2009年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 孫浩;差分進化多目標優(yōu)化算法及其在鋁熱連軋軋制規(guī)程中應(yīng)用[D];燕山大學;2015年

2 陳盈果;面向任務(wù)的快速響應(yīng)空間衛(wèi)星部署優(yōu)化設(shè)計方法研究[D];國防科學技術(shù)大學;2014年

3 謝宇;差分進化的若干問題及其應(yīng)用研究[D];南京理工大學;2015年

4 丁青鋒;基于元胞自動機的差分進化算法及其在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];上海大學;2015年

5 董峗;差分進化算法研究及在港口物流調(diào)度中的應(yīng)用[D];東北大學;2015年

6 葛延峰;有關(guān)智能優(yōu)化算法及應(yīng)用的若干問題研究[D];東北大學;2013年

7 賈東立;改進的差分進化算法及其在通信信號處理中的應(yīng)用研究[D];上海大學;2011年

8 劉榮輝;多階段自適應(yīng)差分進化算法及應(yīng)用研究[D];東華大學;2012年

9 郭鵬;差分進化算法改進研究[D];天津大學;2012年

10 王旭;改進差分進化算法及其在可逆邏輯綜合中的應(yīng)用[D];東華大學;2013年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 高靜;量子差分進化算法在油田開發(fā)中的應(yīng)用研究[D];浙江大學;2015年

2 萬婧;基于離散微粒群算法和混合差分進化算法的復雜生產(chǎn)調(diào)度問題求解[D];昆明理工大學;2015年

3 張轉(zhuǎn);基于差分進化算法的混凝土德拜模型的研究[D];長安大學;2015年

4 江華;差分進化算法的改進及其在K-means聚類算法中的應(yīng)用[D];華中師范大學;2015年

5 周志剛;基于差分進化算法的信用風險度量模型研究[D];華中師范大學;2015年

6 任甜甜;差分進化算法在反演問題中的研究與應(yīng)用[D];新疆大學;2015年

7 楊洋;基于差分進化的模糊C-均值聚類算法研究[D];電子科技大學;2015年

8 王丹;基于輔助函數(shù)的自適應(yīng)差分進化算法研究[D];西安電子科技大學;2014年

9 劉家華;基于進化計算的軋制生產(chǎn)過程操作優(yōu)化算法與系統(tǒng)開發(fā)[D];東北大學;2013年

10 王旦平;圓形對稱振子陣列天線基于差分進化算法的綜合[D];西安電子科技大學;2014年

本文編號：1952863