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| 基于遗传算法的多学科设计优化分解方法 | |
| 引用本文： | 陈云霞,高洁萍,夏华凤,曾声奎.基于遗传算法的多学科设计优化分解方法[J].北京航空航天大学学报,2009,35(6):673-677. |
| 作者姓名： | 陈云霞 高洁萍 夏华凤 曾声奎 |
| 作者单位： | 1. 北京航空航天大学 工程系统工程系, 北京 100191; 2. 航天科工集团二院 物资部, 北京 100854; 3. 北京航空航天大学 工程系统工程系, 北京 100191 |
| 摘 要： | 通过分析现有的多学科设计优化中任务分解方法(枚举法、聚类识别法和分支定界法)的特点,指出了现有方法的不足.提出了将遗传算法应用于优化任务的分解问题,给出了具体的算法描述和详细的任务分解算法流程,并分析总结给出了该算法的优点:①遗传算法对搜索空间没有任何要求,因此对函数关系矩阵(FDT,Function Dependence Table)也没有任何要求;②遗传算法是一种随机迭代方法,不需要估计初值;③遗传算法同时对一组解进行搜索,大大提高了搜索速度,在保证计算精度的基础上得到全局最优解.最后还以齿轮减速器优化问题为例,将遗传算法应用于上述问题的任务分解过程,得到了较为满意的分解结果,并从计算方案次数的角度定量地比较了所提出方法与现有方法的区别,从而证明了该方法的正确性和优越性. |
| 关 键 词： | 多学科设计优化 遗传算法 任务分解 |
| 收稿时间： | 2008-12-09 |
Genetic algorithm-based decomposition method for multidisciplinary design optimization |
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| Chen Yunxia,Gao Jieping,Xia Huafeng,Zeng Shengkui.Genetic algorithm-based decomposition method for multidisciplinary design optimization[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2009,35(6):673-677. | |
| Authors: | Chen Yunxia Gao Jieping Xia Huafeng Zeng Shengkui |
| Institution: | 1. Dept. of System Engineering of Engineering Technology, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China; 2. Dept. of Materials, the Second Academy of China Aerospace Science & Industry Corn, Beijing 100854, China; 3. Dept. of System Engineering of Engineering Technology, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China |
| Abstract: | |
| Keywords: | multidisciplinary design optimization ( MDO) genetic algorithm task decomposition |
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