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多目标优化算法（多目标优化模型）

发布时间：2023-04-13 23:22:01 稿源：创意岭阅读： 125

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于多目标优化算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、请推荐几本多目标优化算法的书
2、用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题，现在需要一个matlab程序，求高人指点
3、OPTIMUS的OPTIMUS主要功能模块
4、对于解决多目标优化问题，遗传算法、粒子群、模拟退火哪个比较好啊？哪位大神能分析一下么

多目标优化算法（多目标优化模型）

一、请推荐几本多目标优化算法的书

《基于微粒群算法的堆石坝坝料参数反演分析》 ·《基于演化算法的多目标优化方法及其应用研究》 ·《粒子群优化算法的理论分析与应用研究》 ·《多目标遗传算法及其在发动机控制系统设计中的应用》

二、用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题，现在需要一个matlab程序，求高人指点

用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题的步骤：

1、根据题意，建立自定义目标函数，ga_fun1(x)

2、在命令窗口中，输入

>> optimtool %调用遗传算法工具箱

3、在遗传算法工具箱界面中，分别对Fitness function框内输入@ga_fun1（）；A框内输入[1,1,1]；b框内输入16；Aeq框内输入[]；beq框内输入[]；Lower框内输入[0,0,0]；Upper框内输入[]；

4、单击Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

多目标优化算法（多目标优化模型）

三、OPTIMUS的OPTIMUS主要功能模块

1. 工作流集成

OPTIMUS能集成任何仿真软件并驱动多学科工作流，包括市场上现有的商用程序和用户自开发程序，比如NASTRAN、LS-DYNA、HYPERMESH、FLUENT、MATLAB等，涉及到了应力分析，碰撞分析，流体流动，声光电热磁等领域，同样可以集成用户用FORTRAN，C语言等编写的程序。

2. 试验设计和响应面

工程师通常对一个研究对象要通过多次试验了解其特性，尤其是设计变量和产品性能之间的关系。在仿真试验中，工程师通过多个样本点的试验，达到了解研究对象的目的。试验设计的目的是对样本点的选取进行科学的设计，用较少的试验样本得到更多的信息。OPTIMUS通过数值计算技术和统计方法，选择并分析一系列虚拟的试验样本，帮助工程师了解设计参数和产品性能之间的相关性和敏感度。在设计空间探索的样本点上可以建立响应面模型，帮助工程师通过利用现有的实验样本信息最大限度地改进产品设计。

3. 优化设计

OPTIMUS包含多种优化方法，针对不同的问题如单目标优化和多目标优化问题。当评估新的产品设计方案时，工程师经常需要在多个相互冲突的设计指标之间进行取舍，往往很难满足所有指标，也就无法确定是否已经找到了最佳设计。Optimus提供的参数优化算法能自动调整仿真模型中的设计参数，提供满足各个设计指标的多种优化设计方案，供设计人员根据具体需求进行选择。OPTIMUS可以通过基于导数的快速寻优算法和先进的遗传算法的结合，在复杂的设计问题中寻找最优设计。多目标优化算法能找到帕雷托前沿（Pareto fronts），再多个相互冲突的设计目标中找到最优设计。

4. 可靠性和鲁棒性

由于制造公差和材料特性等不确定性因素，设计参数可能在设计名义值附近有所波动。很多时候，这些波动造成了意料之外的产品功能损失和质量问题。OPTIMUS能通过对设计空间的探索，找到产品性能对设计参数波动敏感最低的设计方案，既达到可靠性要求。鲁棒性设计则是找到一种设计，当设计参数发生小的波动时，产品性能变化不会太大，性能的波动在允许的质量变化范围以内，保证产品的稳健性。OPTIMUS包含多个鲁棒性可靠性设计方法，可以针对不同的问题类型进行优化设计。

5. 并行

OPTIMUS的并行功能使得工程师能够充分利用计算机资源，采用多CPU并行计算，包括多CPU的工作站、计算机集群和并行资源管理系统，且工作流层和算法层均可并行计算，大大减少计算耗时。

多目标优化算法（多目标优化模型）