多目標(biāo)及離散變量ppt課件-資料下載頁
2025-01-14 13:33本頁面
【正文】 優(yōu)化解，可能落于非可行域中，從而破壞了約束條件，不能作為整數(shù)優(yōu)化解。糾正這個(gè)缺點(diǎn)的方法是校核未取整前優(yōu)化解附近的所有整數(shù)點(diǎn)或離散點(diǎn)，以保證不出現(xiàn)上述圓整后違反約束條件的情況。但這樣做需較長的計(jì)算時(shí)間。此外，在多維空間中，未取整前優(yōu)化解的附近有多少個(gè)整數(shù)點(diǎn)也較難確定。并且不能排除在離未取整前優(yōu)化解較遠(yuǎn)處的整數(shù)點(diǎn)恰恰是真正優(yōu)化解的可能性。 另外，有些設(shè)計(jì)變量是不允許最后取整的。例如，設(shè)計(jì)變位齒輪傳動(dòng)， .優(yōu)化結(jié)果是非整數(shù)的齒數(shù)，非標(biāo)準(zhǔn)的模數(shù)及變位系數(shù)，如果將齒數(shù)圓整，模數(shù)取標(biāo)準(zhǔn)以后，原優(yōu)化結(jié)果的變位系數(shù)就變得毫無意義了。為此，需對(duì)離散變量優(yōu)化問題作為專門的課題予以研究討論。 本節(jié)將簡要介紹常見的幾種離散變量優(yōu)化方法，包括混合整數(shù)優(yōu)化方法，約束非線性混合離散變量優(yōu)化方法等。 約束非線性混合離散變量優(yōu)化設(shè)計(jì)問題的數(shù)學(xué)模型，可表達(dá)為 第四節(jié) 離散變量優(yōu)化方法 由上一步產(chǎn)生的離散復(fù)合形頂點(diǎn)。可計(jì)算各頂點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)。令目標(biāo)函數(shù)值最大的為最壞點(diǎn)，反之為最好點(diǎn)。按連續(xù)變量復(fù)合形產(chǎn)生新點(diǎn)的方法是以最壞點(diǎn)向其余各項(xiàng)點(diǎn)的幾何中心連線方向進(jìn)行反射，再根據(jù)反射點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行延伸或收縮，找出比最壞點(diǎn)要好的可行點(diǎn)，完成一次調(diào)優(yōu)運(yùn)算，形成新的復(fù)合形。如此反復(fù)進(jìn)行使復(fù)合形向優(yōu)化點(diǎn)逼近。而離散組合型算法，與連續(xù)變量不同點(diǎn)在于希望產(chǎn)生的新點(diǎn)應(yīng)落在離散空
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