本文關(guān)鍵詞： 果蠅優(yōu)化算法 味道濃度 搜索步長 翼型 氣動優(yōu)化設(shè)計　出處：《航空學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：果蠅優(yōu)化算法(FOA)是一種新的群體智能優(yōu)化算法,具有良好的全局收斂特性。為進(jìn)一步提高FOA的尋優(yōu)性能,將其引入到氣動優(yōu)化設(shè)計中,發(fā)展形成了改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法(IFOA)。IFOA通過引入慣性權(quán)重函數(shù)動態(tài)調(diào)整搜索步長,有效實現(xiàn)了算法全局搜索和局部搜索之間的動態(tài)平衡,提高了算法整體搜索效率和尋優(yōu)精度;對于多維優(yōu)化問題,IFOA每次搜索僅隨機(jī)擾動其中一個決策變量,并在每個迭代步內(nèi)將所有優(yōu)秀果蠅個體(可行解)結(jié)合產(chǎn)生一個全新的果蠅個體進(jìn)行一次搜索,大大加快了算法的收斂速度。函數(shù)測試結(jié)果表明,IFOA顯著提高了FOA的尋優(yōu)性能。將IFOA應(yīng)用到氣動優(yōu)化設(shè)計中,翼型反設(shè)計和單/多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計的算例表明,IFOA是一種簡單高效的優(yōu)化方法,可廣泛應(yīng)用于氣動優(yōu)化設(shè)計。
[Abstract]:Drosophila Optimization algorithm (FOAA) is a new swarm intelligence optimization algorithm with good global convergence. In order to further improve the optimization performance of FOA, it is introduced into aerodynamic optimization design. An improved Drosophila optimization algorithm, IFOAA. IFOA, was developed to dynamically adjust the search step size by introducing inertial weight function, which effectively realized the dynamic balance between global search and local search. The whole search efficiency and optimization accuracy of the algorithm are improved. For multi-dimensional optimization problems, only one of the decision variables is randomly perturbed in each IFOA search. In each iterative step, all excellent Drosophila individuals (feasible solutions) are combined to generate a new individual Drosophila search, which greatly speeds up the convergence of the algorithm. The function test results show that. IFOA improves the optimization performance of FOA significantly. The application of IFOA to aerodynamic optimization design shows that the airfoil reverse design and single / multi-objective optimization design are applied to the optimization design. IFOA is a simple and efficient optimization method, which can be widely used in aerodynamic optimization design.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11172240) 航空科學(xué)基金(2014ZA53002) 國家“973”計劃(2015CB755800)~~
【分類號】：TP18;V221
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20160623.1545.002.html引用格式:田旭,李杰.一種改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法及其在氣動優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[J].航空學(xué)報,2017,38(4):120370.TIAN X,LI J.An improved fruit fly optimization algorithm and its application in aerody

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本文編號：1444173