基于智能計(jì)算及知識(shí)指導(dǎo)的集成優(yōu)化設(shè)計(jì)理論與方法研究

內(nèi)容概要

《基于智能計(jì)算及知識(shí)指導(dǎo)的集成優(yōu)化設(shè)計(jì)理論與方法研究》編著者劉道華。
《基于智能計(jì)算及知識(shí)指導(dǎo)的集成優(yōu)化設(shè)計(jì)理論與方法研究》內(nèi)容針對(duì)單一智能優(yōu)化算法的內(nèi)在機(jī)理、優(yōu)化策略、算法的收斂性進(jìn)行了深入的系統(tǒng)分析。充分利用各種單一智能優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)，依據(jù)集成優(yōu)化系統(tǒng)中已有的知識(shí)庫(kù)知識(shí)規(guī)則作指導(dǎo)，針對(duì)不同的優(yōu)化設(shè)計(jì)模式自動(dòng)構(gòu)建不同的集成優(yōu)化求解方法。集成優(yōu)化求解方法在優(yōu)化求解進(jìn)程中自適應(yīng)地調(diào)整子算法的參數(shù)，從而提高集成優(yōu)化算法的求解精度及求解效率。構(gòu)建不同類(lèi)型的知識(shí)獲取器對(duì)優(yōu)化的中間或結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，從而抽取有效的知識(shí)規(guī)則。書(shū)中最后以液壓錨桿鉆機(jī)動(dòng)力頭集成優(yōu)化設(shè)計(jì)為實(shí)例，并通過(guò)實(shí)例優(yōu)化結(jié)果的有效性驗(yàn)證該集成優(yōu)化方法的正確性。
本書(shū)適合從事智能計(jì)算研究與優(yōu)化設(shè)計(jì)研究與應(yīng)用的科技工作者和工程技術(shù)人員閱讀使用，也可作為高等院校計(jì)算機(jī)等信息類(lèi)、機(jī)械等工程類(lèi)的相關(guān)專(zhuān)業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)參考。

書(shū)籍目錄

第1章 緒論
  1.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.1.1 智能計(jì)算的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.1.2 知識(shí)在集成優(yōu)化中運(yùn)用的水平
    1.1.3 傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論的發(fā)展現(xiàn)狀及不足
    1.1.4 單一智能優(yōu)化算法存在的不足
    1.1.5 集成優(yōu)化設(shè)計(jì)理論的發(fā)展現(xiàn)狀及分析
    1.2 本書(shū)的主要研究?jī)?nèi)容
    1.3 本書(shū)的研究方法及組織結(jié)構(gòu)
    l.3.1 本書(shū)的研究方法
    1.3.2 本書(shū)的篇章結(jié)構(gòu)
    1.4 本書(shū)研究的重要意義和應(yīng)用前景
第2章 面向工程機(jī)械的優(yōu)化設(shè)計(jì)理論及方法
  2.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)理論及基本概念
    2.1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本概念
    2.1.2 優(yōu)化設(shè)計(jì)理論
    2.1.3 優(yōu)化設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)
  2.2 優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)分類(lèi)
  2.3 面向工程機(jī)械的多目標(biāo)智能優(yōu)化
    2.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化的基本概念
    2.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的傳統(tǒng)求解方法
    2.3.3 常見(jiàn)的多目標(biāo)優(yōu)化性能度量方法
    2.3.4 改進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的性能度量方法
    2.3.5 基于進(jìn)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的求解方法
第3章 智能計(jì)算方法及其集成技術(shù)
    3.1 常見(jiàn)智能計(jì)算方法及其改進(jìn)算法
    3.1.1 模擬退火算法
    3 1.2 遺傳算法及算法改進(jìn)措施
    3 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法及動(dòng)態(tài)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析
    3.1.4 蟻群優(yōu)化算法
    3.1.5 粒子群優(yōu)化算法
  3.2 智能計(jì)算方法的集成技術(shù)
    3.2.1 集成與系統(tǒng)集成的主要特征
    3.2.2 智能集成的涵義
    3.2.3 智能集成優(yōu)化的關(guān)鍵問(wèn)題
    3.2.4 智能集成優(yōu)化的集成形式
    3.2.5 智能集成優(yōu)化算法的性能評(píng)價(jià)
第4章 智能計(jì)算與仿真分析的結(jié)合模式及集成優(yōu)化求解方法
    4.1 智能計(jì)算與仿真分析的集成模式
    4.2 工程機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)模式分類(lèi)
    4.3 集成優(yōu)化求解方法的指導(dǎo)性知識(shí)規(guī)則
    4.4 優(yōu)化設(shè)計(jì)模式的智能集成優(yōu)化求解方法
    4.4.1 以遺傳算法為代表的遺傳集成類(lèi)優(yōu)化求解方法
    4.4.2 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的網(wǎng)絡(luò)集成類(lèi)優(yōu)化求解方法
    4.4.3 以蟻群算法為代表的蟻群集成類(lèi)優(yōu)化求解方法
    4.4.4 以粒子群算法為代表的粒子群集成類(lèi)優(yōu)化求解方法
    4.4.5 遺傳算法集成混沌優(yōu)化求解方法
    4.4.6 蟻群算法集成混沌優(yōu)化求解方法
    4.4.7 粒子群算法集成混沌優(yōu)化求解方法
    4.4.8 基于多蟻群算法的多目標(biāo)智能集成優(yōu)化求解方法
    4.4.9 基于網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面的多目標(biāo)優(yōu)化求解方法
    4.5 集成優(yōu)化算法的參數(shù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整
    4.5.1 遺傳算法控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整方法
    4.5.2 粒子群參數(shù)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整方法
    4.5.3 遺傳算法參數(shù)的模糊邏輯控制器調(diào)整方法
    4.5.4 蟻群優(yōu)化算法參數(shù)的模糊邏輯控制器調(diào)整方法
第5章 基于智能計(jì)算與仿真分析的知識(shí)獲取方法
    5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的產(chǎn)生武知識(shí)獲取方法
    5.2 基于粗糙集理論的知識(shí)獲取方法
    5.2.1 知識(shí)自動(dòng)獲取原理
    5.2.2 基于粗糙集理論的知識(shí)自動(dòng)獲取過(guò)程
    5.3 智能計(jì)算與仿真分析相結(jié)合的知識(shí)獲取方法
    5.3.1 基于ADAMs仿真數(shù)據(jù)的知識(shí)獲取方法
    5.3.2 基于ANsYs分析數(shù)據(jù)的知識(shí)獲取方法
第6章 智能集成優(yōu)化平臺(tái)及錨桿鉆機(jī)動(dòng)力頭集成優(yōu)化實(shí)例  
    6.1 智能集成優(yōu)化平臺(tái)的總體結(jié)構(gòu)
    6.2 智能集成優(yōu)化系統(tǒng)的功能模塊
    6.3 液壓錨桿鉆機(jī)的發(fā)展現(xiàn)狀
    6.4 液壓錨桿鉆機(jī)動(dòng)力頭傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的智能集成優(yōu)化實(shí)例
    6.5 錨桿鉆機(jī)動(dòng)力頭智能集成優(yōu)化設(shè)計(jì)的知識(shí)獲取方法
    6.5.1 錨桿鉆機(jī)動(dòng)力頭ADAMS仿真數(shù)據(jù)的知識(shí)獲取方法
    6.5.2 錨桿鉆機(jī)動(dòng)力頭ANSYS分析數(shù)據(jù)的知識(shí)獲取方法
第7章 總結(jié)及展望
  7.1 研究工作總結(jié)
  7.2 研究工作的不足及展望
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   混合遺傳算子，來(lái)處理多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題不同的約束和目標(biāo)函數(shù)。Mosher介紹了一套航天器概念優(yōu)化工具SCOUT，將遺傳算法用于航天器設(shè)計(jì)的大規(guī)模問(wèn)題求解。國(guó)內(nèi)學(xué)者李智利用蟻群算法優(yōu)化往復(fù)振動(dòng)篩運(yùn)行參數(shù)等問(wèn)題，并取得了很好的優(yōu)化設(shè)計(jì)效果。段國(guó)林、查建中等人分別利用模擬退火算法和遺傳算法對(duì)鐘、手表機(jī)芯設(shè)計(jì)中的傳動(dòng)件帶性能約束布局進(jìn)行了設(shè)計(jì)。滕弘飛等人以返回式衛(wèi)星艙布局優(yōu)化設(shè)計(jì)為背景，先后利用自適應(yīng)的改進(jìn)遺傳算法和人機(jī)交互的遺傳算法對(duì)帶動(dòng)、靜平衡等性能約束的旋轉(zhuǎn)艙內(nèi)裝填布局進(jìn)行了優(yōu)化。方海鵬等人。通過(guò)引入相似度和生存期的概念對(duì)遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，并與模擬退火算法進(jìn)行了有效的結(jié)合，既有較快的收斂速度，又具有更強(qiáng)的獲得全局最優(yōu)解的能力，對(duì)一般優(yōu)化算法難以解決的大規(guī)?；Q熱網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題取得了非常滿意的結(jié)果；又針對(duì)衛(wèi)星艙設(shè)計(jì)中的帶性能約束布局優(yōu)化問(wèn)題，給出并證明了矩形圖元布局優(yōu)化不干涉性的判斷定理，依該定理構(gòu)造了求解布局問(wèn)題的不干涉遺傳算法。侯廣坤等人針對(duì)二維不規(guī)則形狀物體的自動(dòng)最優(yōu)布局問(wèn)題提出了一個(gè)基于進(jìn)化計(jì)算的算法，并以服裝計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)為例表明基于進(jìn)化計(jì)算的算法能夠卓有成效地應(yīng)用到自動(dòng)布局問(wèn)題。蔡煜東將遺傳算法應(yīng)用于VLSI兩端線網(wǎng)布局設(shè)計(jì)，證明布局結(jié)果優(yōu)于改進(jìn)的復(fù)雜度為線性的最小割線算法。李建勇等人心將混沌人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)引用到布局的優(yōu)化求解計(jì)算中，討論了混沌人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的模型以及布局問(wèn)題到混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射，并結(jié)合二維規(guī)則物體的布局問(wèn)題通過(guò)軟件模擬計(jì)算對(duì)所討論的算法進(jìn)行了驗(yàn)證。 可以看出，雖然現(xiàn)有的單一智能算法取得許多應(yīng)用成果，但單一的智能優(yōu)化求解方法只針對(duì)具體的某些優(yōu)化模式，且具有很大的局限性。這種局限性體現(xiàn)在： （1）對(duì)某一求解問(wèn)題針對(duì)性強(qiáng)，當(dāng)設(shè)計(jì)模式發(fā)生變化或者原有設(shè)計(jì)知識(shí)不適用時(shí)，智能優(yōu)化算法往往無(wú)法求解。 （2）優(yōu)化設(shè)計(jì)算子復(fù)雜，優(yōu)化參數(shù)設(shè)置多，對(duì)不同的優(yōu)化問(wèn)題難以動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)計(jì)參數(shù)。 （3）缺乏嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，除遺傳算法依靠模式定理作保證的算法收斂性分析外，其余算法的復(fù)雜性、收斂性及魯棒性分析還缺少嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明。 （4）有些智能優(yōu)化算法運(yùn)算量過(guò)大，優(yōu)化時(shí)間長(zhǎng)，優(yōu)化效率低。 （5）某些算法具有局部性，只針對(duì)某特定問(wèn)題，沒(méi)有形成統(tǒng)一的集成框架，未形成一個(gè)有機(jī)集成的方法體系，只是孤立地使用各個(gè)單一的智能算法?！癗o Free Lunch”定理。也說(shuō)明了沒(méi)有一種算法對(duì)任何問(wèn)題都是最有效的，即各算法均有其相應(yīng)的適用域。Davis L指出“hybridize where possible”，說(shuō)明算法的綜合是拓寬其適用域和提高性能的有效手段。 （6）缺乏系統(tǒng)嚴(yán)格的理論論證和統(tǒng)一框架，沒(méi)有形成一般性方法，只能就事論事、具體問(wèn)題具體分析，沒(méi)有建立起能夠全面解決各種優(yōu)化問(wèn)題的系統(tǒng)的方法體系。尤其是非導(dǎo)數(shù)智能優(yōu)化算法在求解問(wèn)題時(shí)，常常因具有局部極小、效率低兩大缺點(diǎn)所困擾。 1.1.5集成優(yōu)化設(shè)計(jì)理論的發(fā)展現(xiàn)狀及分析 現(xiàn)有的智能優(yōu)化算法自身的優(yōu)化求解性能各有特色。

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