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外文翻译--鲁棒优化设计的多目标遗传算法 中文版.doc

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外文翻译--鲁棒优化设计的多目标遗传算法 中文版.doc

鲁棒优化设计的多目标遗传算法摘要:现实世界中的多目标工程的优化设计问题往往存在着不可控制的参数变化。解决这些问题的目的是为了获得良好的解决方案,并就目的和可行性而言,这些解决方案应该尽量的好,与此同时对于参数的变化是不敏感的。这样的解决方法可以被称为鲁棒最优解决方案。为了调查研究最优方案的性能和鲁棒性之间的权衡关系,我们提出了一个新的健全的多目标的遗传算法来优化两个目标:一个是适应度值,另外一个是鲁棒性指数,在多目标和原始优化问题的可行性方面,适应度值是一种评定设计的解决方案性能的数值,而鲁棒性指数,基于非梯度为基础的参数灵敏度估计的方法,是一种在数量上评估设计方案鲁棒性的措施。这种多目标的遗传算法并不需要一个假设的无法控制的参数概率分布,也不利用这些参数的梯度信息,三个距离度量可用于获得系统的鲁棒性指标和有效的解决办法。为了能够更好的说明它的应用,多目标遗传算法可以应用于来自文献中的两个研究深入的工程设计的问题。类别和学科的描述:G.1.6优化非线性程序关键词:多目标遗传算法,鲁棒性设计优化,鲁棒性和性能的权衡一.引言在现实世界中,有许多的工程优化的问题,由于其他不确定性,使得这些问题的参数有着无法控制的变化,这些变化可以显著的降低这优化的方案的性能,甚至还能改变所获得方案的可行性,这些变化的意义在工程设计问题上尤为重要,这往往在有界可行域或者在最优解的边界所处的可行的领域范围内。在文献中已经有很多的方法和方案来获得稳健的设计解决方法,这就是说,这些可行的设计方案在他们的目标中很适应,并且这些方案的客观的表现或者可行性(或者两者)对于参数的变化不敏感,一般而言,这些方法可以被分为两类:随机的方法和确定性的方法,随机的方法使用变量参数的概率信息,例如,他们的期望值和方差,以最大限度降低解决方案的灵敏度。(如帕金森疾病学组,可进行可行性鲁棒性优化——也称为可靠性优化。同时,金和森得霍夫提出了一个进化性的的方案来处理在使用偏差信息时的性能和鲁棒性的权衡问题。随机方法的主要缺点是对于无法控制的参数的概率分布是已知的或者是假设的,但是在现实的工程设计的问题中,事先获得这样的信息是很困难(甚至是不可能的事情)。另一方面,确定性方法使用参数的梯度信息获得了鲁棒性的最佳的设计方案,Gunawan和Azarm的方法的目的在于获得最佳的解决方案来满足额外的鲁棒性规定的约束,这往往由决

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