發(fā)布時間：2017-09-04 09:39

  本文關(guān)鍵詞：樣本視角下面向復(fù)雜產(chǎn)品多目標優(yōu)化設(shè)計的混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—遺傳算法技術(shù)

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【摘要】：針對復(fù)雜產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計計算密集的問題,從樣本角度提出一種改進的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—遺傳算法多目標優(yōu)化框架:針對正交實驗設(shè)計的小樣本問題,采用基于限制擾動的虛擬樣本構(gòu)造方法擴大訓練樣本集,用于提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模精度;以基于熵權(quán)的極差分析法確定各決策變量的靈敏度,通過變決策變量建模的方式確定高性價比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于遺傳算法搜索的適應(yīng)度計算;設(shè)計一種兼顧Pareto前沿平滑性和均勻性的遺傳算法初始解構(gòu)造方法,用于提高優(yōu)化的效率和質(zhì)量。以航空發(fā)動機高壓渦輪盤優(yōu)化實例驗證了所提方法的可行性和有效性。
【作者單位】： 東北大學工商管理學院;東北大學流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 多目標優(yōu)化 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 非支配排序遺傳算法 小樣本數(shù)據(jù) 初始種群
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71102120,61403071) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金資助項目(L1506009,N130406002,N130408001)~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計是一個資源密集、知識密集、相互協(xié)同且不斷創(chuàng)新的多學科多目標優(yōu)化過程,該過程具有反復(fù)性、試探性、選擇性及部分參數(shù)強敏感性等特點[1]。多學科優(yōu)化(Multidisciplinary Design Optimi-zation,MDO)或多目標優(yōu)化(Multi-Objective Optimi-zation,MOO)技術(shù)正是

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本文編號：790728