資源描述：
《基于自適應(yīng)遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中圖分類號：V211.3論文編號：102870116-S010學(xué)科分類號：080103碩士學(xué)位論文基于自適應(yīng)遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化研究研究生姓名顧鵬程學(xué)科、專業(yè)流體力學(xué)研究方向計(jì)算流體力學(xué)指導(dǎo)教師陳紅全教授南京航空航天大學(xué)研究生院航空宇航學(xué)院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAerospaceEngineeringMulti-ObjectiveOptimizationWithAdaptiveGeneticAlgorithmsAT
2、hesisinFluidMechanicsbyGuPengchengAdvisedbyProf.ChenHongquanSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016承諾書本人聲明所呈交的博/碩士學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南京航空航天大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。本人授權(quán)南京
3、航空航天大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本承諾書）作者簽名：_________日期：_________南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要第二代非劣排序遺傳算法（NSGA-II）是求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的經(jīng)典算法之一。為了使所求解集能夠更均勻地收斂于Pareto前沿，本文對算法中擁擠距離的排序比較方式進(jìn)行了改進(jìn)，引入種群個(gè)體左右距離差值比較的概念，并采用了自適應(yīng)的交叉、變異算子以及最小距離篩選機(jī)制，發(fā)展了一種改進(jìn)的自適應(yīng)NSGA-II算法（IANS
4、GA-2）。接著，選用典型的多目標(biāo)測試函數(shù)，對發(fā)展的算法從函數(shù)的收斂性和分布性兩方面進(jìn)行了考核運(yùn)算，通過與原有算法的比較分析，展示了算法的可行性。在此基礎(chǔ)上，論文把發(fā)展的算法用于翼型多目標(biāo)優(yōu)化，給出了典型翼型升力系數(shù)和升阻比雙目標(biāo)最大的優(yōu)化算例。結(jié)果表明，優(yōu)化后的升力系數(shù)與升阻比目標(biāo)值都能均勻地分布在Pareto前沿，其對應(yīng)的優(yōu)化翼型與初始參考翼型相比，氣動(dòng)性能得到了明顯的改善。算例總體上展示出發(fā)展的基于左右差值距離比較的自適應(yīng)NSGA-2算法，綜合性能優(yōu)于經(jīng)典的NSGA-2算法。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化，遺傳算法，氣動(dòng)優(yōu)化，左右距離差值，自適應(yīng)調(diào)整I
5、基于自適應(yīng)遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化研究ABSTRACTNon-dominatedsortinggeneticalgorithm(NSGA-2)isoneoftheclassicalgorithmforsolvingmulti-objectiveoptimizationproblems.CrowdingdistanceadoptedinNSGA-2playsancriticalroleinbothconvergenceanddiversity.Inordertoimprovetheuniformityofsolutionsetssoastoshorte
6、nthedistancebetweensolutionsetsandParetooptimalfront,somedetailsaremodifiedaboutcrowdingdistanceandtheconceptisintroducedabout“bilateralrangedifference”,basedonadaptivecrossoverandmutateoperator,addedwithminimumdistancefiltration,animprovedadaptiveNSGA-2algorithmissuggested.S
7、econdly,theproposedalgorithmisverifiedbyexperimentonfourmulti-objectiveoptimizationtestfunctionsontheaspectsofconvergenceanddiversity.Finally,thedevelopedIANSGA-2isappliedforoptimizingaclassicairfoilwiththetargetofmaxmuningboththeliftcoefficientandlift-dragratiowithdifferents
8、peedandtheairfoilshapeisdevicedindifferentstatus.Theresultindicatest
