基于滿(mǎn)意函數(shù)的多響應(yīng)曲面穩(wěn)健優(yōu)化.pdf_第1頁(yè)
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1、本文研究具有多個(gè)質(zhì)量特性的產(chǎn)品或過(guò)程穩(wěn)健參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,目的在于獲得對(duì)某些不確定性擾動(dòng)不敏感的穩(wěn)健最優(yōu)解。以此為目標(biāo),本文使用響應(yīng)曲面法建立各個(gè)響應(yīng)變量與設(shè)計(jì)因子之間的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,然后借助滿(mǎn)意度函數(shù)法對(duì)多響應(yīng)問(wèn)題進(jìn)行處理。本文重點(diǎn)考慮兩種誤差擾動(dòng):因子的制造容差和響應(yīng)曲面模型的預(yù)測(cè)誤差,并使用穩(wěn)健對(duì)等方法定義滿(mǎn)意度函數(shù)的穩(wěn)健性指標(biāo)。具體研究?jī)?nèi)容包括:
   首先,分別引入遺傳算法和模擬退火這兩種智能算法對(duì)總體滿(mǎn)意度函數(shù)進(jìn)行極大化尋優(yōu)

2、,并使用模式搜索算法對(duì)返回的解進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)探。算例表明,與模式搜索算法相比,智能算法更適合處理復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題;與單一智能優(yōu)化算法相比,混合算法則能夠提高解的收斂精度。
   其次,針對(duì)因子的容差擾動(dòng)定義滿(mǎn)意度函數(shù)的穩(wěn)健對(duì)等式,并使用遺傳+模式搜索混合算法對(duì)穩(wěn)健最優(yōu)解進(jìn)行搜索。算例表明,該方法能夠成功獲得穩(wěn)健可行域中的解,這樣的解對(duì)因子的制造誤差不敏感。
   再次,分析預(yù)測(cè)響應(yīng)的波動(dòng)特性對(duì)滿(mǎn)意度函數(shù)的影響,并借助蒙特卡

3、羅方法模擬出滿(mǎn)意度函數(shù)的分布形狀并研究其統(tǒng)計(jì)規(guī)律。算例表明,傳統(tǒng)滿(mǎn)意度函數(shù)法所獲得的全局最優(yōu)解可能具有太高的概率風(fēng)險(xiǎn),而局部最優(yōu)解所處的可行域往往對(duì)預(yù)測(cè)響應(yīng)的波動(dòng)更加穩(wěn)健,這有助于對(duì)穩(wěn)健最優(yōu)解的進(jìn)一步探索。
   最后,將響應(yīng)曲面模型的預(yù)測(cè)誤差考慮到滿(mǎn)意度函數(shù)法的優(yōu)化模型中,使用穩(wěn)健對(duì)等方法定義滿(mǎn)意度函數(shù)的穩(wěn)健性指標(biāo),并借助遺傳+模式搜索混合算法對(duì)該穩(wěn)健性指標(biāo)進(jìn)行極大化尋優(yōu)。算例表明,該方法能夠成功返回穩(wěn)健可行域中的解,并且大大

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