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火星探测器气动外形/弹道一体化多目标优化 被引量：6
1
作者 丰志伟 张青斌 +2 位作者 高兴龙 唐乾刚 杨涛 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2461-2471,共11页
针对火星探测器概念设计阶段的需求,提出了融合气动外形、弹道和开伞条件的一体化多目标优化设计方法。首先建立了火星探测器进入段三自由度弹道运动方程,基于修正牛顿理论推导了适用于具有较大半锥角球锥外形的气动参数估算模型,采用Su... 针对火星探测器概念设计阶段的需求,提出了融合气动外形、弹道和开伞条件的一体化多目标优化设计方法。首先建立了火星探测器进入段三自由度弹道运动方程,基于修正牛顿理论推导了适用于具有较大半锥角球锥外形的气动参数估算模型,采用Sutton-Graves公式计算了驻点热流密度。以开伞高度、总吸热量和容积率为目标函数建立了火星探测器气动外形/弹道一体化多目标优化模型,采用基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)进行求解计算并与参考设计进行了对比。数值结果表明:多目标优化方法提供多个三目标均优于参考设计的Pareto最优解,为火星探测器的概念设计提供了一定的参考依据。 展开更多
关键词 火星探测器 多目标优化 基于分解的多目标进化算法 气动外形 概念设计
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混合分解多目标进化算法求解绿色置换流水车间调度问题
2
作者 罗聪 龚文引 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2737-2745,共9页
针对考虑能量消耗的绿色置换流水车间调度问题,以最大完工时间和总能量消耗为优化目标,提出一种混合分解多目标进化算法(HMOEA/D).首先,为了保持初始种群的多样性,使用一种混合初始化策略产生高质量初始种群;其次,采用禁忌搜索策略作为... 针对考虑能量消耗的绿色置换流水车间调度问题,以最大完工时间和总能量消耗为优化目标,提出一种混合分解多目标进化算法(HMOEA/D).首先,为了保持初始种群的多样性,使用一种混合初始化策略产生高质量初始种群;其次,采用禁忌搜索策略作为局部搜索算子,强化算法跳出局部最优能力;最后,提出节能策略,以进一步优化总能量消耗目标.通过对标准测试集进行仿真实验并与代表性算法进行比较,验证所提出算法的优越性. 展开更多
关键词 置换流水车间调度 绿色调度 禁忌搜索策略 节能策略 分解多目标进化算法 多目标优化
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一种基于新型邻域更新策略的MOEA/D算法 被引量：3
3
作者 耿焕同 韩伟民 +1 位作者 周山胜 丁洋洋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期191-197,共7页
针对MOEA/D算法求解复杂优化问题时,邻域更新策略的无限制替换易造成种群多样性缺失的问题,提出了一种基于新型邻域更新策略的MOEA/D算法(MOEA/D-ENU)。该算法在进化过程中对解的信息进行充分挖掘,按照邻域更新能力对产生的新解进行分类... 针对MOEA/D算法求解复杂优化问题时,邻域更新策略的无限制替换易造成种群多样性缺失的问题,提出了一种基于新型邻域更新策略的MOEA/D算法(MOEA/D-ENU)。该算法在进化过程中对解的信息进行充分挖掘,按照邻域更新能力对产生的新解进行分类,并针对不同类型的新解,自适应地采取不同的邻域更新策略,在保证种群收敛速度的同时,又兼顾了种群的多样性。实验中,选取ZDT,UF,CF等9个函数作为标准测试集,将改进后的算法MOEA/D-ENU与其他5种算法进行对比实验,并以IGD和HV为评估指标。实验结果表明新算法具有更好的收敛性和分布性。 展开更多
关键词 基于分解的多目标进化算法 挖掘解 分类 邻域更新策略
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超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用
4
作者 王培君 夏露 +1 位作者 栾伟达 陈会强 《航空工程进展》 CSCD 2023年第3期50-60,共11页
MOEA/D-DE算法易于实现,被广泛应用于处理多目标优化问题,但其超参数对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE算法框架,利用Sobol全局灵敏度分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数进行改进,使用莱维飞行机制控制比例因子,使算法中的超参数... MOEA/D-DE算法易于实现,被广泛应用于处理多目标优化问题,但其超参数对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE算法框架,利用Sobol全局灵敏度分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数进行改进,使用莱维飞行机制控制比例因子,使算法中的超参数拥有自适应能力,得到超参数自适应的MOEA/D-DE算法——MOEA/D-DEAH算法;对MOEA/D-DEAH算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAⅡ算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明:MOEA/D-DEAH算法性能良好,具有较强的鲁棒性,气动隐身优化效果也比其他算法更好。 展开更多
关键词 多目标优化算法 基于分解的多目标优化算法(MOEA/D) 超参数 灵敏度分析 气动隐身优化 差分进化算子
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基于MOEA/D算法的起重船压载水调配优化
5
作者 周佳 宋磊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期155-163,共9页
[目的]为提高起重船压载水调配效率,降低调载过程能耗,提出基于分解技术的多目标进化算法(MOEA/D)的起重船压载水调配优化方法。[方法]以各压载水舱调配后的水量为决策变量,以压载水总调配量最小为优化目标,引入浮态等方面的约束,建立... [目的]为提高起重船压载水调配效率,降低调载过程能耗,提出基于分解技术的多目标进化算法(MOEA/D)的起重船压载水调配优化方法。[方法]以各压载水舱调配后的水量为决策变量,以压载水总调配量最小为优化目标,引入浮态等方面的约束,建立起重船压载水调配优化的数学模型;针对因决策变量维数高所引起的求解速度慢和求解质量差的问题,提出调载水舱自适应选择方法,以减少参与调载的水舱数量;针对约束条件处理复杂的问题,将单目标优化转化为多目标优化问题,然后应用MOEA/D算法,从Pareto解集中优选得到起重船压载水调配的最优方案。[结果]对某起重船吊机回转过程的压载水调配实例计算结果显示,基于MOEA/D的算法较NSGA-Ⅱ算法和遗传算法(GA)在满足浮态容差的条件下,参与调载的舱室数量减少了27%,调载水量分别减少了24%和38%,验证了MOEA/D算法的可行性和有效性。[结论]所提的基于MOEA/D的方法可为研究起重船压载水调配优化问题提供一种新的解决思路,能得到较优的压载水调配方案,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 起重船 压载水调配 自适应选择 多目标优化 基于分解技术的多目标进化算法
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