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人機(jī)結(jié)合多目標(biāo)協(xié)同進(jìn)化算法求解衛(wèi)星設(shè)備布局

發(fā)布時(shí)間:2018-06-17 05:05

  本文選題:多層系統(tǒng) + 多目標(biāo)優(yōu)化。 參考:《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年11期


【摘要】:針對(duì)多層系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化的多艙段衛(wèi)星設(shè)備布局設(shè)計(jì)的工程滿意Pareto最優(yōu)解集求解困難問(wèn)題,基于協(xié)同進(jìn)化框架,給出一種人機(jī)結(jié)合的多目標(biāo)協(xié)同差異進(jìn)化算法。算法將人機(jī)結(jié)合方法引入基于協(xié)同進(jìn)化框架的多目標(biāo)協(xié)同進(jìn)化算法,構(gòu)建含人工和算法的精英解集合的檔案,提出用差異進(jìn)化算法隨機(jī)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)由算法子個(gè)體和人工子個(gè)體兩兩組合生成個(gè)體的3種方式,用于子系統(tǒng)的人機(jī)結(jié)合。在迭代前期采用子系統(tǒng)人機(jī)結(jié)合增加算法的多樣性和分散性,在迭代后期采用系統(tǒng)人機(jī)結(jié)合增加算法的收斂性和分布性,從而提高基于協(xié)同進(jìn)化框架的多目標(biāo)協(xié)同進(jìn)化算法求解這類(lèi)多層系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化的計(jì)算性能,獲得Pareto最優(yōu)解集。最后,通過(guò)案例驗(yàn)證了該算法具有較好的計(jì)算性能。
[Abstract]:In order to solve the problem of engineering satisfactory Pareto optimal solution set for multi-level system multi-objective optimization satellite equipment layout design, a multi-objective co-differential evolution algorithm based on co-evolution framework is proposed. The man-machine combination method is introduced into the multi-objective co-evolution algorithm based on co-evolution framework, and the file of elite solution set with artificial and algorithm is constructed. In this paper, three methods of generating individuals by the combination of algorithm sub-individuals and artificial sub-individuals are proposed, which are used in man-machine combination of subsystems. In the early stage of iteration, the diversity and dispersion of the algorithm are increased by using the man-machine combination of subsystems, and the convergence and distribution of the algorithm are increased by the combination of system and man-machine in the later stage of iteration. Therefore, the multi-objective co-evolution algorithm based on co-evolution framework can improve the computational performance of solving multi-objective optimization for this kind of multi-layered system, and obtain the Pareto optimal solution set. Finally, a case study shows that the algorithm has good computational performance.
【作者單位】: 大連理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61472062)~~
【分類(lèi)號(hào)】:TP18;V423

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本文編號(hào):2029842

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