基于α-stable分布的多目标粒子群算法研究及应用

基于α-stable分布的多目标粒子群算法研究及应用

论文摘要

多目标的粒子群算法(MOPSO)在各个领域的优化设计中得到了广泛应用及改进,但是目前仍然存在着在进化后期容易陷入局部最优导致收敛精度低、解的多样性差等问题。引入α-stable分布理论,发展建立了一种新的基于α-stable动态变异的多目标粒子群优化算法(ASMOPSO)。通过α-stable分布生成随机数对PSO算法的种群进行变异操作,增加种群的多样性,在算法中动态调整稳定性系数α实现变异范围和幅度的变化,从而使得改进的ASMOPSO算法具有兼顾计算精度和全局寻优的能力。使用ZDT系列无约束函数和带约束的Tanaka及Srinivas函数对改进前后的算法进行了测试,结果显示出了ASMOPSO算法的快速全局寻优性能。将改进后的算法应用到RAE2822跨音速翼型的减阻和力矩绝对值不增大的综合优化中,得到了较好的多目标气动优化结果。

论文目录

  • 1 基础知识
  •   1.1 多目标优化问题
  •   1.2 基本粒子群算法
  •   1.3 多目标粒子群 (CDMOPSO) 算法
  • 2 ASMOPSO算法
  •   2.1 α-stable分布
  •   2.2 α-stable变异
  •   2.3 本文提出的算法 (ASMOPSO)
  • 3 基准函数测试
  •   3.1 评价指标
  •   3.2 参数设置
  •   3.3 函数测试结果分析
  • 4 工程应用
  •   4.1 优化模型的建立
  •   4.2 优化结果及分析
  • 5 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 樊华羽,詹浩,程诗信,米百刚

    关键词: 多目标粒子群优化算法,分布,动态变异,翼型设计,气动优化

    来源: 西北工业大学学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

    单位: 西北工业大学航空学院

    分类号: V221.3;TP18

    页码: 232-241

    总页数: 10

    文件大小: 1961K

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