【摘 要】
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优化设计是以数学中的最优化理论为基础,以计算机为工具,在多种可行解中寻求最佳解的一种现代设计方法。由于传统的设计方法设计质量较低,并且得到满意设计方案耗时较长,因此
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优化设计是以数学中的最优化理论为基础,以计算机为工具,在多种可行解中寻求最佳解的一种现代设计方法。由于传统的设计方法设计质量较低,并且得到满意设计方案耗时较长,因此近年来优化设计技术被广泛地应用于不同工程领域,优化设计研究也越来越受到了人们的重视。针对没有明确数学模型的“黑箱”多目标参数优化问题进行分析研究,目的是在研究的基础上,基于Matlab软件,开发一个多目标优化系统,以解决实际中的黑箱多目标参数优化求解复杂、处理繁琐、难于应用等问题。本文开发的优化系统其优化过程为：根据实际情况选择合适的试验设计方法,然后选择该试验设计方法中合适的试验设计表,依据试验设计表安排试验方案,进行试验；选择含有全部模式的样本对神经网络进行训练,建立参数变量与目标值之间的网络模型关系；采用改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(a variant of NSGA-II)进行多目标参数的优化,得到Pareto解,并对其进行筛选得到满足约束条件和目标值范围的特定Pareto解；最后采用模糊贴近度的方法对得到的Pareto解进行评价,从中确定最优解。对于优化系统还引进了外部接口技术,增加了优化系统的实用性。作者以Matlab为平台,通过编程实现了寻求最优解的各种算法和整个优化过程的可视化。通过实例应用和分析表明,本文所开发的多目标优化系统能够获得较好的优化结果,它改善了以往优化算法只能获得Pareto解而无法获得最优解的缺点,完善了计算速度较慢、精度较低等不足,为缺少数学模型的“黑箱”优化问题提供了一种有效的求解方法。
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