改進的多目標遺傳算法在無人機機翼結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應用

現(xiàn)有的多目標遺傳算法往往只能求得整個非劣曲線的一部分,同時局部搜索能力差,收斂速度較慢.為了解決這些問題,提出了一種改進算法,該算法將非劣分層遺傳算法(NSGA)與向量評估遺傳算法(VEGA)的優(yōu)點結(jié)合起來,并且提供了一個利用往代信息構(gòu)造搜索方向的局部搜索算子,有效擴展了非劣曲線的范圍,加快了收斂速度.以某無人機機翼結(jié)構(gòu)的多目標優(yōu)化問題為例,證明本文改進算法可以較為快速地獲得一個分布均勻的非劣解集.

作 者： 茍仲秋 宋筆鋒 李為吉 GOU Zhong-qiu SONG Bi-feng LI Wei-ji   作者單位： 西北工業(yè)大學,航空學院,陜西,西安,710072  刊 名： 空軍工程大學學報（自然科學版）  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF AIR FORCE ENGINEERING UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)  年，卷(期)： 2006 7(3)  分類號： V214.19  關鍵詞： 多目標優(yōu)化   遺傳算法   結(jié)構(gòu)優(yōu)化  

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