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文檔簡介
1、電機優(yōu)化設(shè)計一直是工程數(shù)學(xué)、電機設(shè)計理論、計算機科學(xué)等眾多領(lǐng)域的一個研究熱點。它是一種多變量、有約束、非線性的多目標問題,要求在滿足約束前提下,借助最優(yōu)化方法實現(xiàn)目標函數(shù)的最優(yōu)化,最終得到可行的最優(yōu)設(shè)計方案。
本文在對模擬退火算法和模式搜索算法進行理論研究的基礎(chǔ)上,提出了一種混合模擬退火算法,來解決電機的多目標優(yōu)化設(shè)計問題。
首先介紹了模擬退火算法和多目標優(yōu)化的相關(guān)理論,在此基礎(chǔ)上,介紹了一種基于pareto
2、支配適應(yīng)度的多目標模擬退火算法。
其次,在對模擬退火算法和模式搜索算法進行深入分析的基礎(chǔ)上,提出了一種混合模擬退火算法(HSA),把模式搜索的思想引入模擬退火算法的候選解的產(chǎn)生過程,提高了模擬退火算法的搜索質(zhì)量和收斂速度。在這種混合策略的基礎(chǔ)上,提出了幾點改進,來進一步完善這種混合算法。1.自適應(yīng)的步長調(diào)節(jié)機制。通過對模擬退火算法中候選解的接受情況的判斷,調(diào)整算法搜索步長,增大或縮小算法的搜索區(qū)域。2.自適應(yīng)的退溫策略。通
3、過對算法較差解被接受概率的判斷,來決定加速或減慢溫度下降速度。3.增加記憶功能。在混合模擬退火算法增加一個記憶器來記錄搜索過程中曾經(jīng)達到過的最好解,防止搜索過程中放棄最好解的現(xiàn)象發(fā)生。
本文對混合模擬退火算法(HSA)和其他的多目標模擬退火算法(SMOSA、PDMOSA)進行測試試驗對比及分析,證明了混合模擬退火算法在處理多目標問題時能夠表現(xiàn)出良好的性能,且迭代次數(shù)有所下降。
最后,總結(jié)了電機優(yōu)化設(shè)計軟件的基
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