基于代理模型的螢火蟲優(yōu)化方法及Isight應用研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，各行各業(yè)對產品設計效率的需求愈見明顯。然而，對于復雜系統(tǒng)或者復雜產品的設計過程，利用傳統(tǒng)的CAD/CAE技術分析設計，需要昂貴的計算成本，很難快速得到最優(yōu)的工程解，并且無法做到開放、可定制以及模塊化。在此背景下，計算機輔助設計優(yōu)化(Computer Assistant Optimization，CAO)成為復雜產品設計新的研究方向。實踐證明，該技術可應用于眾多工程領域，能夠融合多種設計策略，提升產品性能和質量，從而滿足用

2、戶的設計優(yōu)化需求，縮短產品研制周期。然而，設計者如何構建完整地設計流程？如何對設計中的技術要點進行選擇？如何根據(jù)自己需求對設計流程中所需要的技術要點進行定制或集成？針對上述問題，本課題以中央高?；鸷捅鞴I(yè)集團某所的軍工項目為背景，研究了3種代理模型以及代理模型構建中包含的關鍵性技術;給出一種改進的基于高斯變異的混合螢火蟲算法(GHFA);基于以上研究，為了能夠系統(tǒng)化的應用研究成果，對當前應用較為廣泛的CAO軟件Isight進行了二次

3、開發(fā)，引入了本文所給出的GHFA優(yōu)化方法，在此基礎上給出了一種基于代理模型的螢火蟲優(yōu)化設計方法，經(jīng)3個不同類型的機械設計問題驗證，均得到了較好的設計效果。
　　本研究主要內容包括：⑴在代理模型方面，研究了3種代理模型的建模機理和適用性問題。對比分析了模型建立過程中所涉及的不同的樣本點選取方法，給出了利用代理模型進行預測分析的一般過程，以CEC2014的4個測試函數(shù)為例，遴選交叉驗證的誤差分析方法，討論了三種代理模型的適用性問題以及

4、不同條件下的性能指標，為代理模型的選取提供了依據(jù)。⑵在優(yōu)化方法方面，針對標準螢火蟲算法(FA)早熟、局部搜索能力差等確定，給出一種基于高斯變異的混合螢火蟲(GHFA)優(yōu)化方法。選用4個benchmark函數(shù)對比分析了GHFA、標準遺傳算法(GA)以及FA的計算性能，結果表明GHFA尋優(yōu)能力更為突出，并且能夠快速收斂，防止早熟現(xiàn)象。然后經(jīng)行星輪設計實例驗證，分析了不同種群數(shù)算法的尋優(yōu)性能。⑶基于以上研究成果，對Isight進行了二次開發(fā)，