黑箱多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)研究與開發(fā).pdf

1、優(yōu)化設(shè)計是以數(shù)學(xué)中的最優(yōu)化理論為基礎(chǔ)，以計算機(jī)為工具，在多種可行解中尋求最佳解的一種現(xiàn)代設(shè)計方法。由于傳統(tǒng)的設(shè)計方法設(shè)計質(zhì)量較低，并且得到滿意設(shè)計方案耗時較長，因此近年來優(yōu)化設(shè)計技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于不同工程領(lǐng)域，優(yōu)化設(shè)計研究也越來越受到了人們的重視。
　　針對沒有明確數(shù)學(xué)模型的“黑箱”多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問題進(jìn)行分析研究，目的是在研究的基礎(chǔ)上，基于Matlab軟件，開發(fā)一個多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)，以解決實際中的黑箱多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化求解復(fù)雜、處理繁瑣

2、、難于應(yīng)用等問題。本文開發(fā)的優(yōu)化系統(tǒng)其優(yōu)化過程為:根據(jù)實際情況選擇合適的試驗設(shè)計方法，然后選擇該試驗設(shè)計方法中合適的試驗設(shè)計表，依據(jù)試驗設(shè)計表安排試驗方案，進(jìn)行試驗;選擇含有全部模式的樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立參數(shù)變量與目標(biāo)值之間的網(wǎng)絡(luò)模型關(guān)系;采用改進(jìn)的帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法(a variant of NSGA-Ⅱ)進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)化，得到Pareto解，并對其進(jìn)行篩選得到滿足約束條件和目標(biāo)值范圍的特定Pareto解;

3、最后采用模糊貼近度的方法對得到的Pareto解進(jìn)行評價，從中確定最優(yōu)解。對于優(yōu)化系統(tǒng)還引進(jìn)了外部接口技術(shù)，增加了優(yōu)化系統(tǒng)的實用性。
　　作者以Matlab為平臺，通過編程實現(xiàn)了尋求最優(yōu)解的各種算法和整個優(yōu)化過程的可視化。通過實例應(yīng)用和分析表明，本文所開發(fā)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)能夠獲得較好的優(yōu)化結(jié)果，它改善了以往優(yōu)化算法只能獲得Pareto解而無法獲得最優(yōu)解的缺點，完善了計算速度較慢、精度較低等不足，為缺少數(shù)學(xué)模型的“黑箱”優(yōu)化問題提供了