基于非支配排序遗传算法的多学科鲁棒协同优化方法
李海燕1
马明旭2
井元伟3
1.东北大学,辽宁省复杂装备多学科设计优化技术重点实验室,辽宁,沈阳,110004;东北大学,流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,1100042.东北大学,辽宁省复杂装备多学科设计优化技术重点实验室,辽宁,沈阳,110004;东北大学,流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁,沈阳,1100043.东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
摘要：针对鲁棒协同优化(robust collaborative optimization,RCO)具有两级优化结构和多目标形式的特点,提出基于非支配排序遗传算法(non-dominated sorting geneuc algorithm,NSGA-Ⅱ)的RCO求解方法.在NSGA-Ⅱ非支配排序中,根据个体的不可行度和不可行度阈值来决定其可行性,并给出随进化过程逐渐减小的不可行度阈值.在该阈值的作用下,在进化初期,保留较多的目标函数和标准差较小的个体,以便优化向全局极值点附近靠近;在进化后期,保留较多的学科间一致性好的个体,以便增强学科间的一致性.该方法在保证各子学科间一致性的前提下,可有效避免RCO优化结果易收敛到局部极值点的问题.利用典型算例对该方法进行了验证,结果表明该方法的优化性能良好.
关键词：鲁棒协同优化NSGA-Ⅱ算法多目标学科间一致性
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2009AA04Z104)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 561-566 )
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