随机梯度遗传算法在翼型优化设计中的运用研究  

The research of airfoil optimization design by stochastic gradient genetic algorithm

作　　者：吴绍蕾[1] 高正红[1] 

机构地区：[1]西北工业大学翼型叶栅国家重点实验室,西安710072

出　　处：《机械设计与制造》2008年第12期4-6,共3页Machinery Design & Manufacture

摘　　要：针对标准遗传算法在优化搜索过程中,局部搜索能力较低的弱点,利用将遗传算法与实时扰动随机逼近方法(SPSA算法)为基础的随机梯度算法相结合而产生的随机梯度遗传算法建立了可用于气动外形优化设计的设计方法。并运用此算法开展了有关翼型的气动优化研究。相关结果表明,将随机梯度遗传算法用于气动外形优化设计,不仅可以提高优化效率,同时由于增强了局部搜索能力,因此,在有限的搜索条件下,可以提高优化设计结果的质量。Consider the drawbacks of the local searching ability of Standard Genetic Algorithm.A new algorithm,namely Stochastic Gradient Genetic is presented by introducing the local searching algo-rithm,Stochastic Gradien Algorithm,base on Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation.Then, this new algorithm is used in the research of aerodynamic optimization design of airfoil.The related resul have shown that the better efficiency is acquired,at the same time,better quality have received by th raised local searching ability.

关 键 词：遗传算法 梯度 随机梯度遗传算法 

分 类 号：TH12[机械工程—机械设计及理论] O224[理学—运筹学与控制论]