【摘 要】
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提出基于自适应径向基函数的多目标优化方法。该方法通过遗传拉丁超立方实验设计、径向基函数和隔代映射遗传算法等技术,系统地评价代理模型。采用改进的贪婪算法挑选最后迭
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提出基于自适应径向基函数的多目标优化方法。该方法通过遗传拉丁超立方实验设计、径向基函数和隔代映射遗传算法等技术,系统地评价代理模型。采用改进的贪婪算法挑选最后迭代步中的测试点到最终样本空间,获得整个设计域上的自适应径向基函数模型。该方法被应用于车身薄壁构件耐撞性多目标优化设计中,快速地找到了多组设计方案,较好地平衡了薄壁构碰撞过程中的吸能量和碰撞力。提出基于智能布点技术的微型多目标遗传算法。该算法采用加强径向基函数构建全局代理模型,再运用高效的微型多目标遗传算法进行近似优化。并根据优化结果信息进行智能布点
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