| Kriging模型改进的多目标优化算法研究 |
| |
| 引用本文： | 余竹玛,李梅. Kriging模型改进的多目标优化算法研究[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(6): 977-984 |
| |
| 作者姓名： | 余竹玛 李梅 |
| |
| 作者单位： | 三峡大学大学生素质教育中心,湖北宜昌,443002;三峡大学大学生素质教育中心,湖北宜昌,443002 |
| |
| 摘 要： | 将基于模糊C均值聚类改进的多目标优化算法(A fuzzy c-means clustering based evolutionary algorithm, FCEA)与高价单目标优化算法(Efficient global optimization,EGO)进行融合,基于Kriging模型提出了一种改进的多目标优化算法(FCEA-EGO)。在FCEA-EGO算法寻优过程中,利用模糊C均值聚类算法从整个种群中选择相似个体进行遗传操作,引导算法进行寻优;基于EGO算法的校正点选择机制,逐步修正校正点,提高Kriging模型精度。实验结果表明,FCEA-EGO算法相对于典型的高价多目标优化算法MOEA/D-EGO、ParEGO、SMS-EGO具有更优异的求解能力。最后,基于FCEA-EGO算法对某轻型飞机的齿轮减速器进行了优化设计,验证了其求解实际工程优化问题的能力。
|
| 关 键 词： | Kriging模型 多目标优化设计 校正点选择 齿轮减速器 |
A Improved Multi-objective Optimization Algorithm using Kriging Model |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
