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多种群协同进化及其在创新概念设计中的应用

臧文科  
【摘要】:当前科学技术正进入多学科相互交叉、相互渗透、相互影响的时代,生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型例子,也是近代科学技术发展的一个显著特点。进化算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。 最近20 年,创新进化设计得到广泛的研究,它已经成为最重要的计算和创新设计技术之一。许多研究人员投身于这一领域,涉及到自生长系统、遗传程序设计、创新进化系统等等。其中,P.J.Bentley 的论文(Bentley,P.J.[1])系统地揭示了利用遗传算法进行创新和优化概念设计的思想,包括各种各样的不同形状的三维实体。他提出了一种利用遗传算法作为核心的遗传算法设计系统,并且演示了对15 个实体对象在传统和非传统两种方式下设计的成功进化,例如桌子、五棱柱等等。 与这种创新进化设计方法相比,还有另一项由Lecienne Blessing 承担的重要工作-基于过程的设计系统。她研究设计过程中规定的模型,包含设计知识的分类,支持具体设计行为的方法,以及基本的计算机工具。她提出了一种解决方案,通过强调过程和整合这些方法来推动设计工作。她的实现是围绕一个设计模型发展来的基本设计支持系统,这其中包括四个核心阶段: (1) 设计特性的确定; (2) 支持类型的确定; (3) 需求的发展和支持系统的功能; (4) 模型和支持系统的发展; (5) 系统核心进化。 进化计算提供了众多的设计优势,无疑是一种强大的方法,提供了各种可能的设计解决方案,可以被优化而且方便的进行分析。进化计算已经被成功应用到各种民用和工程设计难题上去(Liu Xiyu,Frazer,J.H.[2][3])。进化设计提供了各种机制,在可行解空间中寻找最优解,在这里进化过程应用到了多个群体。事实上,进化不仅仅是一种优化工具,也是一种搜索和创新工具,因为它通过与其他的选择结合而成为一种新的解决方案。这其中有两步最重要的操作产生新的的个体,这就是交叉和变异。进化系统的核心部分-遗传算法,能够保持并进化设计种群和操作种群。 从上述不难看出,进化可能是将来最有前途的工具,但是它的应用现在却常常被局限到单体进化。这一限制是由于进化算法和技术的复杂性,这导致了进行多目标优化和计算更有强有力算法的发展,这就是多种群协同进化算法。 发展协同进化技术的动机之一,是设计问题经常被描述为多目标优化或者搜索问题。在这种情形里,我们想要在为决策者寻找全局最优时获得不止一种解决


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