原文传递
基于多目标遗传算法的五体船主尺度优化研究
| 论文题名： | 基于多目标遗传算法的五体船主尺度优化研究 |
| 关键词： | 五体船;多目标优化;遗传算法;群体搜索策略 |
| 摘要： | 五体船(Pentamaran)作为一种新型高性能特种船型，从概念研究进入实用发展仅十几年的时间，与其他船型相比具有破舱稳性好、适航性优良、高航速时阻力小以及甲板宽大等技术优势，因此受到国内外造船界和应用领域的极大关注。本文对这种新型五体船的主尺度优化问题进行研究，尝试用智能算法求解此问题。 船舶设计是一个不断优化的过程，目的是寻找各种设计可行性以满足船舶设计的最佳化，即以最低的建造成本获得性能最优的船舶。在船舶的初步设计中，主尺度的选择是最基本和最重要的工作之一，将影响船舶寿命周期内的总体性能和经济性，该问题的研究可归结为多目标非线性规划求解。因其属于低维多目标优化问题(MOP)，所以本文使用遗传算法求解。 遗传算法(GA)是借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机优化搜索算法，主要特点是群体搜索策略和群体中个体间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。与传统的优化方法相比，遗传算法具有简单易用、全局寻优能力强等特点，是当前求解优化问题最有效的方法之一。近年来，遗传算法在工程设计和优化领域中得到广泛应用，在船舶工程领域，已被用于船舶概念设计和初步设计、型线设计、船舶运动、分舱设计以及结构优化等进程中。 本文给出了使用多目标遗传算法NSGAⅡ求解五体船主尺度优化问题的完整描述。以有效载重量、船舶总阻力以及年货运量为目标函数，以主体船长、水下船体相当直径、菱形系数以及航速为决策变量，建立多目标优化数学模型，基于多目标遗传算法NSGAⅡ编制Matlab优化仿真程序，针对服务工况和全速工况两种情况进行仿真计算，并对计算结果进行分析。本文所作的研究表明，基于多目标遗传算法NSGAⅡ对五体船主尺度进行优化，可以快速得到比较理想的Pareto最优解集，本文使用的遗传算法对于船舶主尺度优化设计问题是一个有效的多目标优化工具。 |
| 作者： | 刘莉 |
| 专业： | 运筹学与控制论 |
| 导师： | 陈增强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南开大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
