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![基于多目標(biāo)遺傳算法的五體船主尺度優(yōu)化研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/4/22/23ada6c5-0fec-4ea2-bee6-9701e4312b6c/23ada6c5-0fec-4ea2-bee6-9701e4312b6c1.gif)
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1、五體船(Pentamaran)作為一種新型高性能特種船型,從概念研究進(jìn)入實(shí)用發(fā)展僅十幾年的時(shí)間,與其他船型相比具有破艙穩(wěn)性好、適航性優(yōu)良、高航速時(shí)阻力小以及甲板寬大等技術(shù)優(yōu)勢(shì),因此受到國(guó)內(nèi)外造船界和應(yīng)用領(lǐng)域的極大關(guān)注。本文對(duì)這種新型五體船的主尺度優(yōu)化問題進(jìn)行研究,嘗試用智能算法求解此問題。
船舶設(shè)計(jì)是一個(gè)不斷優(yōu)化的過程,目的是尋找各種設(shè)計(jì)可行性以滿足船舶設(shè)計(jì)的最佳化,即以最低的建造成本獲得性能最優(yōu)的船舶。在船舶的初步設(shè)計(jì)中
2、,主尺度的選擇是最基本和最重要的工作之一,將影響船舶壽命周期內(nèi)的總體性能和經(jīng)濟(jì)性,該問題的研究可歸結(jié)為多目標(biāo)非線性規(guī)劃求解。因其屬于低維多目標(biāo)優(yōu)化問題(MOP),所以本文使用遺傳算法求解。
遺傳算法(GA)是借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)優(yōu)化搜索算法,主要特點(diǎn)是群體搜索策略和群體中個(gè)體間的信息交換,搜索不依賴于梯度信息。與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比,遺傳算法具有簡(jiǎn)單易用、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)等特點(diǎn),是當(dāng)前求解優(yōu)化問題最有效的方法
3、之一。近年來,遺傳算法在工程設(shè)計(jì)和優(yōu)化領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用,在船舶工程領(lǐng)域,已被用于船舶概念設(shè)計(jì)和初步設(shè)計(jì)、型線設(shè)計(jì)、船舶運(yùn)動(dòng)、分艙設(shè)計(jì)以及結(jié)構(gòu)優(yōu)化等進(jìn)程中。
本文給出了使用多目標(biāo)遺傳算法NSGAⅡ求解五體船主尺度優(yōu)化問題的完整描述。以有效載重量、船舶總阻力以及年貨運(yùn)量為目標(biāo)函數(shù),以主體船長(zhǎng)、水下船體相當(dāng)直徑、菱形系數(shù)以及航速為決策變量,建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,基于多目標(biāo)遺傳算法NSGAⅡ編制Matlab優(yōu)化仿真程序,針對(duì)服
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