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基于分解的进化算法和多变量分析技术在船型参数设计中应用
被引量:
3
1
作者
杨路春
杨晨俊
+1 位作者
汪志强
李学斌
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期1200-1206,共7页
引入优化和决策技术讨论船型参数设计的多目标优化论证,基于分解的进化算法(DBEA)将船型参数设计的多个目标优化问题分解为一定数量的单目标优化子问题,采用进化算法同时求解这些单目标优化子问题.DBEA算法的种群由法向边界相交方法(NBI...
引入优化和决策技术讨论船型参数设计的多目标优化论证,基于分解的进化算法(DBEA)将船型参数设计的多个目标优化问题分解为一定数量的单目标优化子问题,采用进化算法同时求解这些单目标优化子问题.DBEA算法的种群由法向边界相交方法(NBI)构建,子问题的优化通过和邻近个体的进化操作完成.采用熵权和灰色关联方法对DBEA算法得到的船型Pareto解集进行综合评价,给出每个设计方案的定量指标排序.基于多变量分析技术讨论了船舶设计变量的层次聚类属性,给出了设计变量间的类别特性.采用多维标度方法(MDS)给出了这些变量在二维平面里的映射图形,结合聚类树形图可以加深对船舶参数设计模型的认识.对一艘3万t油船进行船型参数设计,算例分析表明,DBEA算法能够快速获得分布均匀的Pareto解,灰色关联方法的决策合理可行.
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关键词
船型参数设计
基于分解的进化算法
熵权-灰色关联分析
多变量分析
综合评价
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职称材料
题名
基于分解的进化算法和多变量分析技术在船型参数设计中应用
被引量:
3
1
作者
杨路春
杨晨俊
汪志强
李学斌
机构
上海交通大学高新船舶与深海开发装备协同创新中心
武汉第二船舶设计研究所
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期1200-1206,共7页
基金
“十二五”预研项目(15GFZ-JZ11132)资助
文摘
引入优化和决策技术讨论船型参数设计的多目标优化论证,基于分解的进化算法(DBEA)将船型参数设计的多个目标优化问题分解为一定数量的单目标优化子问题,采用进化算法同时求解这些单目标优化子问题.DBEA算法的种群由法向边界相交方法(NBI)构建,子问题的优化通过和邻近个体的进化操作完成.采用熵权和灰色关联方法对DBEA算法得到的船型Pareto解集进行综合评价,给出每个设计方案的定量指标排序.基于多变量分析技术讨论了船舶设计变量的层次聚类属性,给出了设计变量间的类别特性.采用多维标度方法(MDS)给出了这些变量在二维平面里的映射图形,结合聚类树形图可以加深对船舶参数设计模型的认识.对一艘3万t油船进行船型参数设计,算例分析表明,DBEA算法能够快速获得分布均匀的Pareto解,灰色关联方法的决策合理可行.
关键词
船型参数设计
基于分解的进化算法
熵权-灰色关联分析
多变量分析
综合评价
Keywords
ship form parameter analysis
decompositon-based evolutionary algorithm(dbea)
entropy-weighted gray related analysis
multivariate analysis
comprehensive evaluation
分类号
U661 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分解的进化算法和多变量分析技术在船型参数设计中应用
杨路春
杨晨俊
汪志强
李学斌
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
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