多目标优化设计方法(PPT39页)
- 格式:pptx
- 大小:2.28 MB
- 文档页数:40
多目标优化设计方法多目标优化(Multi-Objective Optimization,MOO)是指在考虑多个冲突目标的情况下,通过寻求一组最优解,并找到它们之间的权衡点来解决问题。
多目标优化设计方法是指为了解决多目标优化问题而采取的具体方法和策略。
本文将介绍几种常见的多目标优化设计方法。
1.加权和方法加权和方法是最简单直观的多目标优化设计方法之一、其基本思想是将多个目标函数进行加权求和,将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
具体来说,给定目标函数集合f(x)={f1(x),f2(x),...,fn(x)}和权重向量w={w1,w2,...,wn},多目标优化问题可以表示为:minimize Σ(wi * fi(x))其中,wi表示各个目标函数的权重,fi(x)表示第i个目标函数的值。
通过调整权重向量w的取值可以改变优化问题的偏好方向,从而得到不同的最优解。
2. Pareto最优解法Pareto最优解法是一种基于Pareto最优原理的多目标优化设计方法。
Pareto最优解指的是在多个目标函数下,不存在一种改进解使得所有目标函数都得到改进。
换句话说,一个解x是Pareto最优解,当且仅当它不被其他解严格支配。
基于Pareto最优原理,可以通过比较各个解之间的支配关系,找到Pareto最优解集合。
3.遗传算法遗传算法是一种模仿自然界中遗传机制的优化算法。
在多目标优化问题中,遗传算法能够通过遗传操作(如选择、交叉和变异)进行,寻找较优的解集合。
遗传算法的基本流程包括:初始化种群、评估种群、选择操作、交叉操作、变异操作和更新种群。
通过不断迭代,遗传算法可以逐渐收敛到Pareto最优解。
4.支持向量机支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习方法。
在多目标优化问题中,SVM可以通过构建一个多目标分类模型,将多个目标函数转化为二进制分类问题。
具体来说,可以将目标函数的取值分为正例和负例,然后使用SVM算法进行分类训练,得到一个最优的分类器。
第9章 多目标函数的优化设计方法Chapter 9 Multi-object Optimal Design在实际的机械设计中,往往期望在某些限制条件下,多项设计指标同时达到最优,这类问题称为多目标优化设计问题。
与前面单目标优化设计不同的是,多目标优化设计有着多种提法和模式,即数学模型。
因此,解决起来要比单目标问题复杂的多。
9.1 多目标最优化模型9.1.1 问题举例例9-1 生产计划问题 某工厂生产n (2≥n )种产品:1号品、2号品、...、n 号品。
已知:该厂生产)...,,2,1(n i i =号品的生产能力是i a 吨/小时; 生产一吨)...,,2,1(n i i =号品可获利润i α元;根据市场预测,下月i 号品的最大销售量为)...,,2(n i b i =吨; 工厂下月的开工能力为T 小时; 下月市场需要尽可能多的1号品。
问题:应如何安排下月的生产计划,在避免开工不足的条件下,使 工人加班时间尽可能的地少;工厂获得最大利润;满足市场对1号品尽可能多地要求。
为制定下月的生产计划,设该厂下月生产i 号品的时间为)...,,1(n i x i =小时。
9.1.2 基本概念如图9.1所示,两个目标函数f 1,f 2中的若干个设计中,3,4称为非劣解,若)(min{)(*x f x f j j ≤S.t .0)(≤x g u u=1,2,………….m成立,则称*x 为非劣解。
若不存在一个方向,同时满足:0)(*≤*∇s x f (目标函数值下降0)(*≤*∇s x g (不破坏约束)图9.1则称*x 为约束多目标优化设计问题的K-T 非劣解。
这样,多目标优化设计问题的求解过程为:先求出满足K-T 条件的非劣解,再从众多的非劣解确定一个选好解。
多目标优化的数学模型:T r x f x f x f X F V )](),........(),([)(min 21=--S.t .0)(≤x g u u=1,2,………….m0)(=x h v v=1,2,……….p式中:)(X F 是向量目标函数。