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遗传算法在气动优化问题中的适应性分析
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2011-02-23
southernduck
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摘要：由于在理论上可找到全局最优解、不需计算灵敏度、对设计空间无特殊要求等这些优点，遗传算法(GA)在
气动优化问题中得到了大量的应用。然而．实际应用中算法的理论收敛条件很难满足。面临着严重的计算效率问
题。在具体应用中，气动问题本身的特点对算法参数选取和进程设计提出了适应性的要求。本文在分析算法优化
机制的基础上，针对气动优化自身特点。以典型气动优化问题为例，对优化参数的设置进行了分析讨论。分析总结
了翼型优化问题中参数化模型设计变量维数增加对翼型优化问题的影响．给出了初步定量的参数取值规律。结果
表明参数化模型应当选择足够大的变量维数来描述设计空间，在变量维数确定之后选取合理种群规模和截止代
数。以保证优化结果的收敛性。所得定性和部分定量的结果可以为优化算法在气动优化中的应用提供依据。
关键词：遗传算法；气动优化设计；适应性
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