论文摘要
将基于模糊C均值聚类改进的多目标优化算法（A fuzzy c-means clustering based evolutionary algorithm, FCEA）与高价单目标优化算法（Efficient global optimization,EGO）进行融合,基于Kriging模型提出了一种改进的多目标优化算法（FCEA-EGO）。在FCEA-EGO算法寻优过程中,利用模糊C均值聚类算法从整个种群中选择相似个体进行遗传操作,引导算法进行寻优;基于EGO算法的校正点选择机制,逐步修正校正点,提高Kriging模型精度。实验结果表明,FCEA-EGO算法相对于典型的高价多目标优化算法MOEA/D-EGO、ParEGO、SMS-EGO具有更优异的求解能力。最后,基于FCEA-EGO算法对某轻型飞机的齿轮减速器进行了优化设计,验证了其求解实际工程优化问题的能力。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 余竹玛,李梅
关键词: 模型,多目标优化设计,校正点选择,齿轮减速器
来源: 机械科学与技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 三峡大学大学生素质教育中心
基金: 国家自然科学基金项目(71501110)资助
分类号: V22;TP18
DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190056
页码: 977-984
总页数: 8
文件大小: 2561K
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