多学科协同优化算法的分析和改进

发布时间：2017-10-11 14:47

  本文关键词：多学科协同优化算法的分析和改进

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【摘要】：针对协同优化算法计算量大、优化结果多为局部最优解的问题,提出了一种改进的协同优化算法。首先,在系统级一致性等式约束中采用改进的松弛因子,使系统级优化的可行域是存在的,且可行域的范围逐步减小,以保证子学科间的一致性;其次,在子学科中,将目标函数分为一致性目标函数和子学科最优目标函数两个部分,以不同的权重相加作为子学科的目标函数,既考虑了一致性,又兼顾了子学科独立性。最后,以各子学科级独立优化结果作为初始点进行优化。采用两个经典案例对改进算法进行验证,优化结果表明,改进的算法具有更好收敛速度和可行性。
【作者单位】： 杭州电子科技大学自动化学院;
【关键词】： 协同优化 松弛因子 一致性 独立性
【基金】：国家自然科学基金(No.61304211,No.61375078)
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 1引言随着科技的进步,工程中优化的对象越来越复杂,而传统的优化技术又难以解决,为此提出了多学科综合优化设计(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)[1-2]的思想。MDO将各个子学科并行优化和分析,以协同的方法解决子学科间的耦合作用,最终获得整体的最优解。协同优化(

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