改进的多目标优化算法及其在船舶设计中的应用

对多目标优化问题的固定加权和方法加以改进,采用随机权系数方法将多目标优化问题转换成为单目标优化问题,利用序列二次规划方法获得问题的最优解。由于权系数的随机性,多次运行能够得到多目标优化问题的Pareto优化解和Pareto前沿。和固定权系数相比,这种方法能够找到非凸均衡面上所有的Pareto最优解。采用TOPSIS法进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序。针对船舶概念设计阶段主尺度确定过程的多目标优化问题,给出了一艘散装货船两个优化目标的数值算例。计算结果表明,随机加权和方法可以求出多目标Pareto最优解集,和先验加权方法相比,随机加权方法能为设计者提供更多的选择;和遗传算法相比,现在的方法简便且精度良好。     

基于多目标粒子群算法的船舶主尺度优化设计研究

粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Pareto最优解给出排序。应用文中给出的两个阶段求解方法,对散装货船概念设计阶段主尺度确定的问题进行了分析。结果表明,综合多目标粒子群优化和决策技术,能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择。这种综合方法也能够广泛用于船舶其他设计领域。     

船舶初步设计的多目标优化研究(英文)

提出了应用于船舶初步设计的多目标优化策略和决策方法.详细介绍了集成模型分析和优化算法的多目标优化求解思路,并使用改进的非支配排序遗传算法获取优化问题的Pareto解集.针对多目标优化问题中各子目标之间存在相互冲突、不能同时达到最优的特性,采用多属性决策理论对设计空间进行计算分析,找出.Pareto前沿面上的最优解.以散货船的初步设计为实例,对多目标优化策略和决策方法进行了验证分析.结果表明优化策略和决策方法不仅是可靠的、实用的,而且能广泛应用于各类船舶初步设计的优化与决策分析中.该文为船舶的初步设计提供了一条新途径.     

基于组合赋权TOPSIS法和粒子群的船舶概念优化设计

船舶概念设计阶段,需要初步给定多组船型参数方案并从中优选出客观合理的某一方案。本文建立以船舶造价、螺旋桨总效率、相对回转直径为目标的船舶概念设计优化数学模型。将Li提出的最小-最大适应度多目标粒子群优化算法应用于求解船舶概念设计多目标问题以获得Pareto解集。分析主观赋权和客观赋权的优劣,提出借鉴专家经验和信息熵权的主客观组合赋权TOPSIS法,借助Matlab软件对所求Pareto解集进行方案排序。算例表明,maximinPSO在求解35 000 DWT散货船概念设计多目标优化能获得均匀分布的Pareto前沿,基于组合赋权的TOPSIS策略能给出客观、合理的决策序列。该方法可应用于船舶优化等领域。     

基于最优Pareto集的船舶出坞拖轮配置优化

本文采用多目标遗传算法求解船舶出坞拖轮配置优化模型的近似Pareto最优解集.针对遗传算法只能优化单目标、无约束问题,作者通过引入罚函数除去了船舶出坞中多变量非线性有约束问题的约束限制.文中利用加权和方法处理船舶出坞拖轮配置多目标优化问题,并按专家决策方法确定各目标函数的权系数.拖轮配置优化结果表明了多目标遗传算法的有效性,并为船坞主管进行船舶出坞拖轮配置决策提供了充分的依据.     

基于最优Pareto集的船舶出坞拖轮配置优化

本文采用多目标遗传算法求解船舶出坞拖轮配置优化模型的近似Pareto最优解集，针对遗传算法只能优化单目标、无约束问题，通过引入罚函数除去了船舶出坞中多变量非线性有约束问题的约束限制。本文利用加权和方法处理船舶出坞拖轮装置多目标优化问题，并按专家决策方法确定各目标函数的权系数。拖轮配置优化结果表明了多目标遗传算法的有效性，并为船坞主管进行船舶出坞拖轮配置决策提供了充分的依据。     

20000DWT近海散货船概念设计多学科优化

以20 000 DWT近海散货船为研究对象,分别建立以船舶造价、航速、回转性指数、应舵指数为目标的多个船舶概念设计优化数学模型。应用iSIGHT软件对这些数学模型进行集成,采用非支配解排序的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解船舶概念设计多目标问题以获得Pareto解集。优化结果证明了NSGA-Ⅱ算法解决近海散货船优化设计问题的有效性,为解决更复杂工程系统的设计优化问题奠定了基础。     

舰船概念设计多目标优化和多属性决策研究

在舰船概念设计阶段,设计者经常遇到要牛成大量的船型方案,并从中筛选出1个或者几个综合性能比较好的方案的问题.将基于进化箅法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,探讨了船舶的多目标优化和决策问题.对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化优化算法(NSGA Ⅱ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵.基于信息熵方法和层次分析法(AHP)联合得到属性权重,用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.应用本文方法,对水面舰船概念设计进行了分析.数值计算结果表明,综合多目标优化和多属性决策技术,能够迅速、客观地选择合理的主要参数.这种综合方法也能够广泛应用于舰船其它设计领域.     

基于自适应加权的船舶操纵性能多目标优化

针对多目标优化问题中固定加权和法存在的缺陷,提出以设计者期望目标值为约束的自适应加权和法.以水面船舶为研究对象,建立操纵性能多目标优化数学模型.35000吨级原油船算例表明基于自适应加权法求解操纵性优化模型能获得较为理想的Pareto最优前沿.最后,采用信息熵权TOPSIS法对Pareto方案排序供决策者选择.     

基于多目标遗传算法的船舶修理计划优化研究

针对船舶修理工作中的计划任务分配问题,提出了基于多目标遗传算法的船舶修理计划优化的方法。将修理经费和时间作为两个追求的目标函数,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法（NSGA II）对优化模型进行了求解,得到了任务分配的Pareto优化解。这种方法能够比通常的加权和方法得到更多的计划方案,能够给任务制订者更多的选择。文中计算了一个维修任务分配例子,并且和通常单目标优化结果进行了比较,表明了该方法的有效性和实用性。     

船舶柴油机调速器参数整定的多目标优化和多属性决策研究

综合考虑系统在输入阶跃扰动和负荷扰动两个工况时的超调量、稳定时间和ITAE指标，研究了PID控制器参数寻优的问题。采用多目标遗传算法求出Pareto最优解，使用信息熵法和逼近理想解的排序方法（TOPSIS）对Pareto最优解给出了排序。计算了一艘水面船舶柴油机调速器控制的数值算例，结果表明本文方法有效，所设计的PID性能优异，可以工程实际应用。     

船舶六自由度转台电液伺服系统参数整定方法

针对船舶六自由度转台电液伺服系统的参数整定问题，提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法，综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标，采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算，然后采用逼近理想解的排序方法（TOP—SIS）进行多属性决策（MADM）研究。计算了转台电液伺服控制的数值算例，结果表明本文提出的联合方法通用性好，所设计的PID性能优异，适合工程实际应用。     

动力吸振器的多目标优化和多属性决策研究

动力吸振器被广泛用于船舶、飞机和汽车等工业领域。在结构振动控制中,为了最大限度地发挥吸振器的耗能减振作用,需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果。文章将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器的优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法(NSGAII),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序。文中给出了4个设计参数、3个目标函数的动力吸振器优化设计算例。     

基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。     

兼顾效率与空泡性能的桨叶剖面自动优化设计

引入数学上的 NURBS曲线来表达翼型几何,成功实现翼型几何的自动变形与重构;之后借助于Isight优化平台,集成CFD技术构建二维翼剖面的多目标自动优化设计流程;并选择NACA 661-212翼型为设计对象,在兼顾效率和空泡性能的前提下,以升阻比和最小压力系数为设计目标进行优化设计,最终得到在相应设计点处两目标均有改善的翼型。该结果表明此设计方法的可行性,对推广至三维螺旋桨的优化设计提供一定的借鉴经验。     

大深度潜器耐压圆柱壳的多目标优化设计研究

采用快速非劣分层多目标遗传算法(NSGA II)和多属性决策理论,针对大深度潜器环肋圆柱壳在静水压力作用下的多目标离散优化问题进行了研究.以重量及强度应力量为目标函数,求出了Pareto最优解,给出了强度应力量和失稳载荷与重量之间的分布关系.采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)和信息熵方法,得到基于无偏好信息情况下的最优解排序.结果表明,这种联合方法能够快速寻找到最优解,这些解分布比较均匀、多样性好,能够为决策者提供较多选择,决策的最终结果合理.     

基于EEDI的小水线面双体船片体尺度要素多目标优化

为寻求节能高效的小水线面双体船片体尺度要素，以一艘典型小水线面双体渡船为研究对象，从多目标优化的角度出发，做出合理假设根据海军部系数法和国际吨位丈量公约分别将子目标设计航速和总吨参数化，进而使主目标能效设计指数（energy efficiency design index, EEDI）成为片体尺度要素函数。基于MATLAB优化工具箱应用多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA）,以阻力、强度、结构和能效要求等因素为依据定义约束条件，设置优化参数并考虑混合函数的影响，得到优化船型Pareto解集。最后讨论多目标优化的计算结果，并且与单目标优化的结果进行了比较，还分析了多目标优化优化船型方案中片体尺度要素的分布情况。