差異演化算法及其在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用.pdf

1、演化算法是一類模擬生物自然選擇與自然進(jìn)化的隨機(jī)搜索算法。該類算法不需要所求函數(shù)的其它輔助信息,且能夠達(dá)到很高的精度要求,尤其適用于求解復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題。差異演化算法(Differential Evolution,DE)是一種基于種群差異的演化算法,是由Rainer Storn和Kenneth Price于1996年提出,它具有并行快速搜索的特點(diǎn),并且易編程實(shí)現(xiàn),隨后在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。鑒于差異演化算法存在的易早熟等問題及其在多

2、目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用潛能,本文主要開展了以下兩個(gè)方面的研究工作。 首先,本文認(rèn)為差異演化算法在演化過程中沒有較好地體現(xiàn)群體合作演化的思想,并鑒于此,引入了群體中心點(diǎn)的概念,分別提出了群體中心點(diǎn)參與最優(yōu)點(diǎn)競(jìng)爭的修正的差異演化算法、群體中心點(diǎn)參與變異過程的中心差異演化算法和群體中心點(diǎn)既參與競(jìng)爭又參與變異過程的修正的中心差異演化算法,并通過對(duì)算法參數(shù)的研究,引入了自適應(yīng)交叉率的概念。 其次,鑒于多目標(biāo)優(yōu)化問題的廣泛性和差異演化算法

3、所具有的求解多目標(biāo)優(yōu)化的潛能,本文在所提出的中心差異演化算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于動(dòng)態(tài)Pareto解集的多目標(biāo)差異演化算法。通過采用一個(gè)“外部檔案”來存儲(chǔ)當(dāng)前所得到的Pareto最優(yōu)解,在檔案文件達(dá)到預(yù)設(shè)值后,對(duì)檔案文件中的Pareto解按照NSGA-Ⅱ擁擠操作方法進(jìn)行比較、淘汰,最終得到一個(gè)完整的Pareto最優(yōu)解集；對(duì)于有約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化問題,采用演化算法常用的直接求解法進(jìn)行求解。 典型測(cè)試函數(shù)的仿真和工程優(yōu)化設(shè)計(jì)實(shí)例