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1、優(yōu)化設(shè)計(jì)是以數(shù)學(xué)中的最優(yōu)化理論為基礎(chǔ),以計(jì)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(jì)方法。由于傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)質(zhì)量較低,并且得到滿意設(shè)計(jì)方案耗時(shí)較長(zhǎng),因此近年來(lái)優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于不同工程領(lǐng)域,優(yōu)化設(shè)計(jì)研究也越來(lái)越受到了人們的重視。
針對(duì)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(gè)多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng),以解決實(shí)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(shí)際情況選擇合適的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,然后選擇該試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中合適的試驗(yàn)設(shè)計(jì)表,依據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)表安排試驗(yàn)方案,進(jìn)行試驗(yàn);選擇含有全部模式的樣本對(duì)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(duì)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(duì)得到的Pareto解進(jìn)行評(píng)價(jià),從中確定最優(yōu)解。對(duì)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(shí)用性。
作者以Matlab為平臺(tái),通過編程實(shí)現(xiàn)了尋求最優(yōu)解的各種算法和整個(gè)優(yōu)化過程的可視化。通過實(shí)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(wú)法獲得最優(yōu)解的缺點(diǎn),完善了計(jì)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
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