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    多目標優(yōu)化算法(多目標優(yōu)化模型)

    發(fā)布時間:2023-04-13 23:22:01     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 125        

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于多目標優(yōu)化算法的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    多目標優(yōu)化算法(多目標優(yōu)化模型)

    一、請推薦幾本多目標優(yōu)化算法的書

    《基于微粒群算法的堆石壩壩料參數(shù)反演分析》 ·《基于演化算法的多目標優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究》 ·《粒子群優(yōu)化算法的理論分析與應(yīng)用研究》 ·《多目標遺傳算法及其在發(fā)動機控制系統(tǒng)設(shè)計中的應(yīng)用》

    二、用遺傳算法工具箱求解一個多目標優(yōu)化問題,現(xiàn)在需要一個matlab程序,求高人指點

    用遺傳算法工具箱求解一個多目標優(yōu)化問題的步驟:

    1、根據(jù)題意,建立自定義目標函數(shù),ga_fun1(x)

    2、在命令窗口中,輸入

    >> optimtool %調(diào)用遺傳算法工具箱

    3、在遺傳算法工具箱界面中,分別對Fitness  function框內(nèi)輸入@ga_fun1();A框內(nèi)輸入[1,1,1];b框內(nèi)輸入16;Aeq框內(nèi)輸入[];beq框內(nèi)輸入[];Lower框內(nèi)輸入[0,0,0];Upper框內(nèi)輸入[];

    4、單擊Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

    多目標優(yōu)化算法(多目標優(yōu)化模型)

    三、OPTIMUS的OPTIMUS主要功能模塊

    1. 工作流集成

    OPTIMUS能集成任何仿真軟件并驅(qū)動多學(xué)科工作流,包括市場上現(xiàn)有的商用程序和用戶自開發(fā)程序,比如NASTRAN、LS-DYNA、HYPERMESH、FLUENT、MATLAB等,涉及到了應(yīng)力分析,碰撞分析,流體流動,聲光電熱磁等領(lǐng)域,同樣可以集成用戶用FORTRAN,C語言等編寫的程序。

    2. 試驗設(shè)計和響應(yīng)面

    工程師通常對一個研究對象要通過多次試驗了解其特性,尤其是設(shè)計變量和產(chǎn)品性能之間的關(guān)系。在仿真試驗中,工程師通過多個樣本點的試驗,達到了解研究對象的目的。試驗設(shè)計的目的是對樣本點的選取進行科學(xué)的設(shè)計,用較少的試驗樣本得到更多的信息。OPTIMUS通過數(shù)值計算技術(shù)和統(tǒng)計方法,選擇并分析一系列虛擬的試驗樣本,幫助工程師了解設(shè)計參數(shù)和產(chǎn)品性能之間的相關(guān)性和敏感度。在設(shè)計空間探索的樣本點上可以建立響應(yīng)面模型,幫助工程師通過利用現(xiàn)有的實驗樣本信息最大限度地改進產(chǎn)品設(shè)計。

    3. 優(yōu)化設(shè)計

    OPTIMUS包含多種優(yōu)化方法,針對不同的問題如單目標優(yōu)化和多目標優(yōu)化問題。當(dāng)評估新的產(chǎn)品設(shè)計方案時,工程師經(jīng)常需要在多個相互沖突的設(shè)計指標之間進行取舍,往往很難滿足所有指標,也就無法確定是否已經(jīng)找到了最佳設(shè)計。Optimus提供的參數(shù)優(yōu)化算法能自動調(diào)整仿真模型中的設(shè)計參數(shù),提供滿足各個設(shè)計指標的多種優(yōu)化設(shè)計方案,供設(shè)計人員根據(jù)具體需求進行選擇。OPTIMUS可以通過基于導(dǎo)數(shù)的快速尋優(yōu)算法和先進的遺傳算法的結(jié)合,在復(fù)雜的設(shè)計問題中尋找最優(yōu)設(shè)計。多目標優(yōu)化算法能找到帕雷托前沿(Pareto fronts),再多個相互沖突的設(shè)計目標中找到最優(yōu)設(shè)計。

    4. 可靠性和魯棒性

    由于制造公差和材料特性等不確定性因素,設(shè)計參數(shù)可能在設(shè)計名義值附近有所波動。很多時候,這些波動造成了意料之外的產(chǎn)品功能損失和質(zhì)量問題。OPTIMUS能通過對設(shè)計空間的探索,找到產(chǎn)品性能對設(shè)計參數(shù)波動敏感最低的設(shè)計方案,既達到可靠性要求。魯棒性設(shè)計則是找到一種設(shè)計,當(dāng)設(shè)計參數(shù)發(fā)生小的波動時,產(chǎn)品性能變化不會太大,性能的波動在允許的質(zhì)量變化范圍以內(nèi),保證產(chǎn)品的穩(wěn)健性。OPTIMUS包含多個魯棒性可靠性設(shè)計方法,可以針對不同的問題類型進行優(yōu)化設(shè)計。

    5. 并行

    OPTIMUS的并行功能使得工程師能夠充分利用計算機資源,采用多CPU并行計算,包括多CPU的工作站、計算機集群和并行資源管理系統(tǒng),且工作流層和算法層均可并行計算,大大減少計算耗時。

    多目標優(yōu)化算法(多目標優(yōu)化模型)

    四、對于解決多目標優(yōu)化問題,遺傳算法、粒子群、模擬退火哪個比較好???哪位大神能分析一下么

    個人感覺是遺傳算法吧,當(dāng)然可以和模擬退火算法結(jié)合來使用。

    多目標遺傳算法可解決多目標優(yōu)化問題,和模擬退火算法相結(jié)合時還能強化局部搜索能力。

    以上就是關(guān)于多目標優(yōu)化算法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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