超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用

被引：1
|
作者：
王培君
夏露
栾伟达
陈会强
机构：
[1] 西北工业大学航空学院
来源：
航空工程进展 | 2023年 / 14卷 / 03期
关键词：
多目标优化算法; 基于分解的多目标优化算法(MOEA/D); 超参数; 灵敏度分析; 气动隐身优化; 差分进化算子;
D O I：
10.16615/j.cnki.1674-8190.2023.03.05
中图分类号：
TP18 [人工智能理论]; V218 [航空器隐身技术];
学科分类号：
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
MOEA/D-DE算法易于实现，被广泛应用于处理多目标优化问题，但其超参数对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE算法框架，利用Sobol全局灵敏度分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数进行改进，使用莱维飞行机制控制比例因子，使算法中的超参数拥有自适应能力，得到超参数自适应的MOEA/D-DE算法——MOEA/D-DEAH算法；对MOEA/D-DEAH算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAⅡ算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明：MOEA/D-DEAH算法性能良好，具有较强的鲁棒性，气动隐身优化效果也比其他算法更好。
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