免费论文：基于粒子群算法的协同优化方法研究

协同优化是具有良好自组织能力的分布式多学科设计优化方法，在工程设计和研究领域得到了广泛的关注，但协同优化的表达形式带来了相应的计算复杂度问题，协同优化方法的设计实践需要其他方法和技术的支撑。以提高协同优化方法的适用性和易用性为目的，本文从协同优化方法，粒子群算法和分布式计算策略的理论与编程实现开展了研究工作。通过改进协同优化的表达方式以改善计算均衡性和子学科计算复杂度，并分析了协同优化的学科自组织能力。在分析多目标优化算法结构形式的基础上，提出了一种与单目标协同优化类似的多目标协同优化表达方法。详细地分析了设计优化问题描述方式，建立了多目标协同优化计算模型的框架，该框架能够实现优化问题协同优化形式的自动分解。从约束处理等方面构建了增广拉格朗日粒子群算法结构，采用C++编程实现了算法并做了面向Python语言的封装；通过在约束处理、非受支配解外部档案维护和引导选择机制中引入约束支配和广义距离聚集密度，构建了基于广义距离聚集密度的粒子群算法。经实例测试本文所建立的两种粒子群算法的性能能够非常有效地解决非线性约束优化问题。研究了三种不同的网络协议或中间件技术的Python实现方法，以及协同优化中的学科分析封装与集成方法，以学科分析函数和几何生成器的远程调用为例进行了分布式计算策略的测试，结果表明三种技术在可行性上能够满足协同优化框架的要求。最后本文建立了基于粒子群算法的协同优化方法，设计并实现了分布式优化框架，实例测试结果表明，该方法能够在一定程度上有效地解决多学科设计优化问题。

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