考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化算法

发布时间：2017-07-08 06:01

  本文关键词：考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化算法

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【摘要】：随机变量导致工程问题具有不确定性.设计者希望设计方案不仅能满足目标性能最优,而且希望目标性能受不确定性的影响在可接受范围之内.对此,本文提出了考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化方法(multi-objective robust optimization based on sensitivity region,SR MORO).SR MORO可以用来解决设计变量存在不确定性时目标鲁棒性优化设计问题.该方法假定不确定性变量属于区间变量,并不需要知道随机变量的概率分布.SR MORO采用非梯度优化方法,所以,它可以解决目标函数和约束条件不连续的情况.当参数变化幅度大,超过目标函数线性变化范围,该方法也同样适用.最后,通过实例验证了本方法的适用性.
【作者单位】： 华北理工大学数据科学及应用河北省重点实验室;华北理工大学冶金与能源学院教育部现代冶金技术重点实验室;华北理工大学继续教育学院;
【关键词】： 灵敏度 多目标鲁棒性 鲁棒性指数 区间变量 最坏情况
【基金】：国家自然科学基金项目(51504080)资助~~
【分类号】：TB21;TP13
【正文快照】： 1引言(Introduction)工程设计问题,设计变量往往具有随机性.这些随机变量的存在能使得优化目标性能恶化,甚至使得优化方案变为不可行解.国内外学者相继提出了一些鲁棒性设计方法以期望寻找到对目标函数敏感性低的优化方案.这些方法主要分为两类:确定性鲁棒优化方法和随机性鲁

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本文编号：533211