面向复杂系统的多学科协同优化方法研究
作者：李海燕 著
出版时间：2013年版
内容简介
《面向复杂系统的多学科协同优化方法研究》首先针对协同优化系统级一致性等式约束所造成的计算困难和优化结果对初始点选取敏感两方面问题，对协同优化框架进一步进行完善。然后重点研究多学科协同优化框架下的不确定性和多目标性问题，全书共分6章：第1章综述面向复杂系统的MDO技术研究现状；第2章研究多学科协同优化的进一步完善问题；第3，4章研究基于协同优化框架的不确定性建模及鲁棒协同优化求解问题；第5，6章基于线性物理规划和多目标进化算法，对多目标协同优化的求解方法进行研究。虽然作者尽了最大的努力，但限于作者的能力和的计算手段，所得出的结论还无法做到完美，在此作者表示歉意，同时这也是作者未来进一步努力的方向。
目录
第1章绪论
1.1复杂系统与复杂性科学
1.2多学科优化的主要研究内容
1.2.1复杂系统分解
1.2.2复杂系统建模
1.2.3灵敏度分析和近似技术
1.2.4优化策略和搜索算法
1.2.5复杂系统中的不确定性
1.3多学科设计优化发展概述
1.3.1MDO的产生
1.3.2MDO方法理论研究现状
1.3.3MDO方法应用研究现状
1.3.4MDO平台研究现状
1.4主要内容
第2章协同优化方法的改进策略
2.1引言
2.2协同优化方法描述
2.3基于遗传算法的CO方法
2.3.1不可行度和阈值
2.3.2阈值调节参数的选取
2.3.3算法的实现步骤
2.3.4工程算例
2.4基于两阶段优化的SCO方法
2.4.1学科间不一致信息
2.4.2全局优化阶段
2.4.3局部优化阶段
2.4.4三种CO方法的几何特性分析
2.4.5算例
2.5本章小结
第3章基于协同优化的MDO不确定性建模
3.1引言
3.2不确定性因素的来源及管理
3.3简化的基于IUP的鲁棒协同优化模型
3.3.1模型表示形式
3.3.2模型结构的合理性
3.4算例验证
3.4.1数值算例1
3.4.2数值算例2
3.5本章小结
第4章鲁棒协同优化模型求解方法的研究
4.1引言
4.2基于循环遍历的RCO求解方法
4.2.1求解方法描述
4.2.2循环遍历数的设置
4.2.3工程算例
4.3基于NSGA—Ⅱ的RCO求解方法
4.3.1NSGA—Ⅱ算法流程
4.3.2遗传算子的选取
4.3.3RCO中非支配级排序
4.3.4算法的实现步骤
4.3.5工程算例
4.4改进的基于NSGA—Ⅱ的RCO求解方法
4.4.1可行性阈值的设置
4.4.2早熟现象的避免
4.4.3学科间一致性的收敛特性
4.4.4算法的实现步骤
4.4.5工程算例
4.5基于循环遍历和NSGA—Ⅱ的RCO方法比较
4.6本章小结
第5章基于线性物理规划的MOCO方法
5.1引言
5.2线性物理规划描述
5.3一致性目标函数的转换
5.3.1最近距离转换形式
5.3.2松弛距离转换形式
5.4基于LPP的表示式
5.5基于LPP的MOCO实现步骤
5.6工程算例
5.6.1数学模型
5.6.2优化结果分析
5.7本章小结
第6章基于多目标进化算法的MOCO方法
6.1引言
6.2基于NSGA—Ⅱ的MOCO方法
6.2.1约束的处理
6.2.2初始种群的生成
6.2.3目标函数优先级的设置
6.2.4Pareto最优解返回值的选取
6.3工程算例
6.3.1子学科优化初始种群的生成
6.3.2初始种群和第二优先级可行性阈值的效果分析
6.3.3优化结果分析
6.4基于LPP和NSGA—Ⅱ的MOCO方法比较
6.5本章小结
参考文献
