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摘要
代理优化方法可以大幅提升高精度数值优化的效率，而加点方法对于优化结果和效率非常重要。并行加点方法一次可以添加多个训练样本，从而可以充分发挥计算资源的利用率，并且提高效率。在包含子优化的紧密式代理优化框架上将预测值、预测方差和期望改善(EI)函数值两两结合作为子优化目标，构建3种多目标并行加点方法，提出基于非支配排序的并行加点样本的策略。以SC(six-hump camel back)函数和2维GN(Griewank)函数、5维Rosenbrock函数及10维HD1(high-dimension 1)函数作为无约束优化算例，以7维G9函数作为约束优化算例，将构建的3种多目标并行加点方法与混合并行加点方法进行对比分析，结果表明：多目标并行加点方法效果较好。采用多目标并行加点方法、混合并行加点方法及基于计算流体力学(CFD)的遗传算法开展了二维多段翼型起飞状态的升阻比优化。优化结果表明：在升力系数不减小的约束下，多目标并行加点方法经过少量CFD评估，得到的优化结果使升阻比提升了14%，证明多目标并行加点方法在工程问题中的适用性。
- 出版日期2023
- 单位西北工业大学
