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多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势. 相似文献
532.
传统的加速退化试验(ADT)评估方法基于精确退化数据进行可靠性和寿命评估,然而考虑到测量中人的不确定因素,试验数据可能是区间型而非精确数据.针对此类问题,基于维纳过程提出一种采用区间分析的加速退化试验寿命评估方法,区间分析方法包括可能性模型和必要性模型.首先基于区间回归将各加速应力条件下的区间退化数据的建模分析问题转化为二次规划问题,利用可能性模型获取各应力条件下的漂移系数区间和扩散系数.然后利用必要性模型结合加速模型,外推得到正常工作应力条件下的漂移系数区间,进而分析测量不确定性与可靠性和寿命评估结果的关系.最后通过数值案例对提出的方法进行阐述和验证,并进行不确定性敏感性分析.结果表明,可靠性和寿命评估结果受测量中认知不确定性的影响,降低该不确定性水平能够保证评估结果的合理性. 相似文献
533.