一種具有全局快速尋優(yōu)的多學(xué)科協(xié)同優(yōu)化方法
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針對協(xié)同優(yōu)化算法迭代次數(shù)多、易收斂于局部極值點問題,提出一種全局快速尋優(yōu)的協(xié)同優(yōu)化算法。在系統(tǒng)級一致性等式約束中采用改進后松弛因子,改進動態(tài)松弛因子使優(yōu)化設(shè)計點快速收斂于極值點,靜態(tài)松弛因子使優(yōu)化設(shè)計點跳出局部極值點,確保系統(tǒng)目標函數(shù)得到全局最優(yōu)解;子學(xué)科目標函數(shù)由一致性目標函數(shù)和子學(xué)科最優(yōu)目標函數(shù)兩個部分以不同權(quán)重相加組成,考慮一致性的同時,又兼顧子學(xué)科獨立性。采用減速器優(yōu)化案例對改進協(xié)同優(yōu)化算法進行驗證。仿真結(jié)果表明,改進后算法在保證最大約束值較小的前提下,可快速得到全局最優(yōu)解且魯棒性好。
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