【摘 要】
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提出了用于加速气动力形状优化过程的分级型Nash基因算法.分级型算法可、以看作是并行基因算法的特例,后者使用了互相联系但独立进化的子群的概念.本文在并行基因算法中引入
【机 构】
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南京航空航天大学航空宇航学院,Dassault-Aviation
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提出了用于加速气动力形状优化过程的分级型Nash基因算法.分级型算法可、以看作是并行基因算法的特例,后者使用了互相联系但独立进化的子群的概念.本文在并行基因算法中引入多层分级拓扑结构以提高算法的收敛性.这种拓扑结构混合使用不同精度的模型,低精度模型用于探索搜索空间,高精度模型用于对准优解进行提纯.将此方法与Nash博弈相结合,构造了多目标优化算法,并应用于气动力优化问题.针对喷管反设计问题与多段翼型高升力优化问题,在计算机集群并行环境下进行了计算,结果表明本文的算法具有较高的加速收敛特性.
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