具有无穷罚因子的混合离散变量优化方法

提出一种用于求解带不等式的约束非线性最优化问题的方法。该方法采用广义目标函数，是对外点罚函数法的改进。它在一次无约束最优化中就等价于将惩罚因子趋于无穷大。     

机械最优化设计(三)

四、无约束最优化方法最优化方法很多,一般分为无约束最优化方法和约束最优化方法两大类,前者是最优化方法的基本内容,因为约束最优化问题通常可以把它处理为无约束优化问题来求解。所以最近几年来,对于无约束的最优化方法的研究也就越来越多。最优化方法是与近代电子计算机的发展密切相联系的。因此,这种方法与古典的数学方法在概念和运算方法上就有很多不同之处。为了适应电子计算机的工作特点,要求这种方法,1)是数值计算而不是分析的方法;2)具有简单的逻辑结构并能进行反复的同样的算术运算;3)不是精确解而是近     

优化设计基础讲座(二)

一、概述数学规划问题的一般形式为: 求设计变量X={x_h} (h:1,2,……p) 使目标函数最小(或最大)Min f(X) 满足约束条件gi(X)≤0 (i=1,2,……m) 只要目标函数或约束条件中有一个是设计变量的非线性函数时,这类问题称为非线性规划。由于存在有约束与无约束(即(?)和m=0)两种情形,故非线性规划问题又可分为约束最优化问题与无约束最优化问题。     

K-S函数在多目标优化中的应用

提出了一种将约束优化问题转化成无约束优化问题的新技术 ,并在此基础上提出了一种新的多目标优化算法 K- S法。该算法通过 Kreisselm erier- Steinhauser函数构造出标准化目标函数、行为约束函数的包线 ,通过求包线的无约束极值而求解出原多目标优化问题的解。该蒜法无需取加权因子 ,也无需对种目标函数进行分离优化 ,并且设计初始点选择不受限制。本文最后给出了一个典型的多目标优化算例 ,结果令人满意     

结构动力响应可靠性优化算法研究

通过对约束最优化算法的分析研究,分别将复合形法以及内点罚函数法用于结构动力响应可靠性优化中,通过数值算例说明两种算法对结构动力响应可靠性优化的影响。     

改进的多学科协同优化方法

针对标准协同优化方法系统级优化存在自身内部缺陷而导致计算困难的问题,提出一种改进的协同优化方法.利用凝聚约束处理方法,将系统级优化的多个等式约束凝聚成一个单约束,结合惩罚函数法将其转化为无约束优化问题,并针对系统级优化采用传统优化算法对初始点选取敏感等问题,将改进的粒子群优化算法应用于协同优化.利用数值计算和减速器设计两个典型算例,对所提方法的可行性和有效性进行了验证.     

机械最优化设计方法

四、最优化计算方法目前,最优化计算方法很多,而且不断出现新方法。本文只能就一些基本方法作简要介绍,详细说明及公式推导见有关参考资料. (一)无约束问题最优化方法无约束最优化问题的一般形式为:求n维实变量X=(x_1,x_2,……,x_n)~T,使其目标函数为min f(x_l,x_2,……,x_n)求解某一向量X,使目标函数值最小,同时对X值无任何约束.虽然实际工程问题中,无任何约束是     

基于能量法的曲线曲面优化设计方法研究

利用能量法及最小二乘法建立曲线优化数学模型,同时应用罚函数法将有约束多目标优化问题转变为无约束优化问题,并采用遗传算法进行曲线优化.通过实例验证了算法的有效性,并将此法应用到曲面优化设计中,得到了较好结果.     

多约束条件下基于改进遗传算法的叶片优化排序

主要论述了在多约束条件下,基于改进遗传算法的发动机压气机叶片排序程序的快速收敛问题.通常,把发动机压气机叶片排序问题作为一个无约束多目标优化问题,根据目标优化的优先级别将无约束多目标优化问题转化为约束单目标优化问题,建立起了叶片排序的数学模型.采用罚函数法进行了适应度函数设计.在种群初始化时,进行了人工干扰,并采用了植入种子染色体的方法来加快收敛速度.实例表明:方法所得结果可靠,收敛速度快.     

液体静压回转装置的优化设计

静压回转装置的性能受到多种因素的影响。本文试以最小功率消耗为目标函数,用罚函数法将带有约束条件的优化问题化为一系列无约束优化问题,再用方向加速法求得优化解。     

三种无约束优化算法的比较分析

机械产品优化设计的问题大多数属于有约束条件的优化设计问题,在优化求解的过程中常常要把有约束的最优化问题转换为无约束的最优化问题。本文从数值试验的角度,通过对两个测试问题的求解,对最速下降法、共轭梯度法和鲍威尔法三种无约束优化算法进行研究,根据试验数据结果对上述三种算法进行比较分析,以供进一步的有约束条件的优化设计问题使用。     

2K－H（NGW）型直齿行星齿轮传动的优化设计

本文对２Ｋ－Ｈ（ＮＧＷ）型直齿行星齿轮传动的优化设计进行了探讨，其优化的目标是保证在一定承载能力的前提下齿轮的尺寸最小。这一目标是与一定尺寸前提下其齿轮的承载能力最大相一致的。本文所采用的优化方法为惩罚函数法中的内点法．使得有约束的问题转化为一系列无约束问题，而对无约束极值的求法采用Ｐｏｗｅｌｌ法。     

2K—H（NGW）型直齿行星齿轮传动的优化设计

本文对2K-H（NGW）型直齿行星齿轮传动的优化设计进行了探讨，其优化的目标是保证在一定承载能力的前提下齿轮的尺寸最小，这一目标是与一定尺寸前提下其齿轮的承载能力最大相一致的。本文所采用的优化方法为惩罚函数法中的内点法。使得有约束的问题转化为一系列无约束问题，而对无约束极值的求法采用Powell法。     

基于遗传算法的多级叶片优化排序的快速收敛研究

本文主要论述了在多约束条件并且可行区域狭窄条件下,基于改进遗传算法的发动机压气机叶片排序程序的快速收敛问题.本文根据目标优化的优先级别将无约束多目标优化问题转化为约束单目标优化问题,首先建立起了压气机单级叶片排序的数学模型.采用罚函数法进行了适应度函数设计.然后,建立了多级叶片排序的数学模型.本文在种群初始化时,进行了人工干扰,并采用了植入种子染色体和内外交换法的方法来加快收敛速度.用虚拟叶片法解决非可行解的可行化问题.     

改进遗传算法在齿轮结构优化设计中的应用

本文采用罚函数法将有约束的目标优化问题转化为无约束的目标优化问题,建立了适应度与目标函数的映射关系.采用遗传算法在整个设计空间进行搜索,以寻求最优解.在遗传操作的同时,以梯度方向作为有利搜索方向来调整搜索范围,快速逼近最优点,从而精确地搜到全局最优解.并采用此方法对齿轮传动机构进行了优化设计.优化结果表明该方法不仅具有较高优化效率,而且具有较高的优化精度.     

基于刚架模型的多张B样条曲面变形

针对由多张B-spline曲面拼接构成的曲面形状修改问题,提出了一种多张B-spline曲面变形算法。通过将曲面片控制顶点网格进行“合并”来建立多张B-spline曲面的刚架模型;以刚架节点位移为未知量,建立节点载荷最小和节点位移最小的统一优化目标函数;将曲面片之间的光滑拼接条件抽象为节点相对位置约束,结合点约束、点和法矢约束共同组成约束方程组;采用罚函数法求解得到变形后曲面新的控制顶点。变形实例表明该算法是直观有效的。     

机床优化设计(四)

常用优化方法(二) 四、有约束非线性规划的直接解法 机床优化设计中常见的是有约束非线性规划问题,即 求解上述问题大体有三类方法:直接解法,用它直接求解原问题,例如复合形法、梯度投影法等;间接解法,用它把原问题化为一系列无约束优化问题来近似求解,例如罚函数法等;逼近解法,用线性规划或二次规划逐次逼近非线性规划问题。 下面介绍有约束非线性规划的直接解法。 1.复合形法 复合形法是由无约束方法中的单纯形替换法演化来的,它具有与单纯形替换法类似的特点,适用于维数较少的带不等式约束的非线性规划问题,即 求其中分别为设计变量分量x…     

基于过滤器技术的约束粒子群优化算法

工程设计中处理约束优化常采用罚函数法,但其优化结果敏感于惩罚因子,针对特定的实际问题往往需要多次试验以得到合适的罚因子取值。为了避免反复的参数选取测试过程,将过滤器约束处理机制和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合用于求解约束优化问题。过滤器方法基于多目标规划中的支配思想,以一组互不支配点所对应的目标值与违背度对构成过滤器,利用其处理约束可以避免使用罚函数。基于过滤器的约束PSO算法在粒子进化过程中,对各粒子历史最优解和粒子群历史最优解分别构造滤器,并依据可行性优先的粒子比较准则从对应的过滤器中选择最优解从而实现粒子的更新。然后,利用工程优化设计标准算例和翼型优化设计实例,将过滤器PSO算法和罚函数PSO算法、遗传算法进行比较研究,结果表明过滤器PSO算法能够获得较好的约束优化设计结果,是求解约束优化问题的一种有效方法。     

基于排队网络模型的混流制造系统服务率优化

基于排队理论研究了混流制造系统服务率优化问题。建立了混流制造系统的开放式排队网络模型;以每一个工作单元单位时间内服务费用与产品逗留损失费用之和的期望值为目标函数,以工作单元加工每一类产品的服务强度为约束条件,建立了期望费用模型;针对所建立的混流制造系统服务率优化数学模型的复杂性,构造惩罚函数对原目标函数加以修正,将原约束问题转化为无约束问题,利用坐标轮换法、黄金分割法、进退法等最优化方法以及MATLAB程序对每一个工作单元的惩罚函数进行了求解,得到了其加工每一类产品的最优服务率。算例计算结果表明了该方法的有效性和可行性。     

用Pareto遗传算法实现机械／结构系统的多目…

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法（ＰＧＡ）来实施的带约束的多目标优化方法。ＰＧＡ可得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集，从中可选出满足设计需要的解。本文提出的算法包括５个基本算子：选、变异、交叉、小生境技术、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。本文设计了小生境技术和Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器，并建立了用于目标优化的适应度函数，使用模糊罚函数法带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题，其于以上方法，文中也提出了一种通用的多目