Pareto遗传算法在气动外形优化中的应用  

The application of Pareto GAs to aerodynamic configuration design

作　　者：夏露[1] 高正红[1] 苏伟[1] 

机构地区：[1]西北工业大学航空学院,陕西西安710072

出　　处：《空气动力学学报》2007年第2期194-198,共5页Acta Aerodynamica Sinica

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10502043);航空科学基金资助项目(05A53003)

摘　　要：Pareto方法作为一种多目标优化方法,能够一次性获得优化问题对应的不同权重分配情况下的所有最优解集。它与遗传算法结合产生的Pareto遗传算法,是求解多目标优化问题的Pareto最优解集合的一种有效手段。本文将两种常用的Pareto遗传算法,MOGA方法和两支联赛遗传算法应用到气动外形优化中,针对具体算例进行气动外形的优化设计,得到了满意的优化设计结果。Pareto method is a multi-objective optimization method, by which, the optimum set corresponding to all kinds of the weight assignment can be obtained. Pareto GAs, which combines Pareto method and Genetic Algorithms, is an effective method to generate a set of solutions on a Pareto front. In this paper, two common Pareto GAs, MOGA （Multi-Objective Genetic Algorithm） and Two-Branch Tournament Genetic Algorithm are applied to aerodynamic configuration The aerodynamic optimization design is carried out for the two examples and satisfying solutions are achieved. design

关 键 词：Pareto遗传算法 MOGA 两支联赛遗传算法 气动外形优化 

分 类 号：V211.41[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]