本文選題：差分進(jìn)化 + 響應(yīng)面方法��； 參考：《力學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)氣動(dòng)優(yōu)化等昂貴優(yōu)化問(wèn)題,提出了一種基于差分進(jìn)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(jìn)化算法的強(qiáng)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(shí)有效地提高算法的局部搜索效率和全局尋優(yōu)能力.對(duì)各子算法中的策略和邏輯進(jìn)行了多項(xiàng)改進(jìn),提出和應(yīng)用了基于雙敗淘汰賽的競(jìng)賽賽制和參數(shù)自適應(yīng)等改進(jìn)策略.對(duì)HSADE使用多個(gè)典型算例進(jìn)行了測(cè)試,并橫向?qū)Ρ攘薔SGA-II,MOPSO和多目標(biāo)差分進(jìn)化算法.測(cè)試結(jié)果表明,在大多數(shù)問(wèn)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(xiàng)指標(biāo)上都優(yōu)于其他算法,證實(shí)了以上混合策略及算法改進(jìn)的有效性.將該算法應(yīng)用于一個(gè)翼型優(yōu)化問(wèn)題和一個(gè)二維超聲速噴管膨脹面優(yōu)化問(wèn)題,并橫向?qū)Ρ任唇?jīng)改良的差分進(jìn)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(píng)估下,HSADE能相對(duì)其他算法進(jìn)一步對(duì)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(qiáng)工程應(yīng)用價(jià)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(xué)航天航空學(xué)院;
【基金】：中航工業(yè)產(chǎn)學(xué)研專項(xiàng)(cxy2014QH14) 清華大學(xué)自主科研計(jì)劃(2015THZ0)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：V211;TP18

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本文編號(hào)：1952863