結合模糊聚類和合作競爭博弈的機械部件多目標優(yōu)化方法.pdf

1、社會生產(chǎn)中的很多問題都比較復雜，具有在特定約束條件下的多個優(yōu)化目標。國內外現(xiàn)有的多目標優(yōu)化問題的解決方法多數(shù)是多個目標的線性組合，依靠人的知識和經(jīng)驗分配各目標間的權重;同時計算量大，優(yōu)化效率低;并且求解方法對特定問題的解決比較實用，對于其他有特殊情況的多目標優(yōu)化問題的求解有比較大的限制，應用范圍較小。綜上這些缺點使得傳統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法在工程問題的應用中有較大的局限。
　　事物之間的界限是模糊的，多目標問題中的設計變量之間的界限也

2、是類似的。事物之間的聯(lián)系往往也是多重的，既是合作的也是沖突博弈的，多目標問題中的多目標之間也是。多目標優(yōu)化問題和模糊聚類以及合作競爭博弈問題都具有模糊界限和沖突的性質，因此考慮引入模糊聚類和合作競爭博弈機制，啟發(fā)一種區(qū)別于傳統(tǒng)多目標優(yōu)化設計的新方法。樣本實驗設計、分析和檢驗方法能為模糊聚類和合作競爭博弈優(yōu)化分析提供數(shù)據(jù)基礎。
　　本文在此技術思路下，利用樣本設計、分析和檢驗方法對多目標問題進行建模以及模型分析、處理、檢驗，得到每個

3、設計變量對每個目標的影響乘子矩陣。按照模糊聚類思想處理后得到模糊相似矩陣，再轉化為傳遞閉包矩陣，在給定置信度下就可以進行特定數(shù)目的聚類，從而把多目標問題轉化為合作競爭博弈問題，應用合作競爭博弈思想求解。該方法具有不需要依靠個人知識和經(jīng)驗確定各目標權重（轉化為單目標）;可以便捷的調節(jié)各目標之間的合作度，得到特殊條件下的滿意解;可以處理離散的問題，不要求目標函數(shù)的連續(xù)可導;可以將復雜的問題模塊化，簡化問題的分析及求解;收斂速度快，效率高。<