样本视角下面向复杂产品多目标优化设计的混合人工神经网络—遗传算法技术

作     者：冯国奇 崔东亮 张亚军 周平 FENG Guoqi;CUI Dongliang;ZHANG Yajun;ZHOU Ping

作者机构：东北大学工商管理学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71102120 61403071) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(L1506009 N130406002 N130408001) 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2016年第22卷第6期

页      码：1403-1414页

摘      要：针对复杂产品优化设计计算密集的问题,从样本角度提出一种改进的人工神经网络—遗传算法多目标优化框架:针对正交实验设计的小样本问题,采用基于限制扰动的虚拟样本构造方法扩大训练样本集,用于提高人工神经网络建模精度;以基于熵权的极差分析法确定各决策变量的灵敏度,通过变决策变量建模的方式确定高性价比人工神经网络模型,用于遗传算法搜索的适应度计算;设计一种兼顾Pareto前沿平滑性和均匀性的遗传算法初始解构造方法,用于提高优化的效率和质量。以航空发动机高压涡轮盘优化实例验证了所提方法的可行性和有效性。

主 题 词：多目标优化 人工神经网络 非支配排序遗传算法#小样本数据#刀始种群 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13196/j.cims.2016.06.003

馆 藏 号：203180650...