文献类型：期刊文章

作　　者：韩鼎[1] 郑建荣[1] 周骏彦[2]

机构地区：[1]华东理工大学机械与动力工程学院,上海200237 [2]太平洋机电(集团)有限公司,上海200050

出　　处：《机械科学与技术》

基　　金：国家科技支撑计划项目(2011BAF08B03);上海市引进技术的吸收与创新年度计划项目(产-30-方向-28)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：11

起止页码：1715-1720

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对复杂机械装备多学科多目标优化设计成本高、周期长等问题,提出一种近似模型与并行加点策略相结合的多目标优化方法。基于Kriging模型,将添加更新样本点定义为同时考虑Pareto最优解和预测误差的动态多目标优化问题,应用改进NSGA-II优化算法和极大极小距离准则,确定最优的并行更新样本点,在提高Kriging模型精度的同时实现多目标优化。测试函数验证和实例结果表明,该方法可有效提高复杂系统多目标优化效率,同时获得收敛性和分散性俱佳的Pareto最优解。

关 键 词：多目标优化 KRIGING模型 自适应并行加点  PARETO最优解

分 类 号：O224] U461.91[数学类]