江门路灯车,  江门路灯车出租,  江门路灯车租赁    机械结构异类目标性能的稳健均衡优化算法??        １基于异类目标性能稳健性整体距离的设计向量排序,  本文利用提出的整体区间约束三维违反矢量判别可行解和不可行解。对于设计向量ＪＣ，若｜ｖ（ｘ）｜＝０，则为可行解，否者为不可行解。对于不可行解，利用整体区间约束三维违反矢量的模长进行优劣排序，值越小性能越优。不可行解劣于可行解。对于可行解，考虑区间约束性能的稳健均衡性和异类区间目标性能的稳健均衡性，通过判断是否，将可行解ＪＣ归为整体性能均衡（Ａ类），约束性能均衡（Ｂ类），目标性能均衡（Ｃ类）和整体性能非均衡（Ｄ类）四大类。在对上述每类可行解内部的设计向量进行优劣比较时，考虑到区间异类目标性能的区间长度是上述分类的主要依据，稳健性已经通过分类进行体现，区间长度可作为补偿或者惩罚的补充项体现，从而根据区间中值建立区间目标性能稳健性距离对各目标性能进行排序，进而利用异类目标性能稳健性整体距离实现对可行解的排序。以可行解的排序为例进行说明。

      １）对于最小型目标性能，越小，区间目标性能越优。于是，定义可行解ｘ对应第，最小型区间目标性能指标的区间目标性能稳健性距离.   ）２）对于固定型目标性能，区间目标性能越优。于是，定义可行解对应第固定型区间目标性能指标的区间目标性能稳健性距离.  ３）对于最大型目标性能，越大，区间目标性能越优。于是，定义可行解；ｃ对应第ｆ个最大型区间目标性能指标。 区间目标性能稳健性距离.  ４）对于偏离型目标性能,   越大，区间目标性能巧越优。

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      ２结构异类目标性能稳健性设计统一模型的直接求解,   基于双层嵌套遗传算法和Ｋｒｉｇｉｎｇ技术，实现机械结构异类目标性能稳健性设计统一模型的直接求解。在内层遗传算法中，通过Ｋｒｉｇｉｎｇ近似模型计算得到目标和约束函数中。在外层遗传算法中，根据提出的结构异类目标性能稳健性的统一度量方法、稳健性均衡原机械结构异类目标性能稳健性设计统一建樽与均衡优化设计则和基于稳健性均衡分类的异类目标性能稳健性整体距离排序法则，对所有设计向量进行直接排序，从而获得各个体对应适应度，进而得到该稳健均衡优化问题的最优解。机械结构异类目标性能稳健均衡优化流程，其具体步骤如下：根据设计需求，建立机械结构异类目标性能稳健设计统一模型,  Ｓｔｅｐ１．根据机械结构异类目标性能稳健均衡优化设计要求，确定不确定向量和设计向量的取值范围，建立机械结构异类目标性能稳健性设计统一模型；Ｓｔｅｐ２．采样，利用Ｋｒｉｇｉｎｇ技术，建立待优化的各结构性能指标的预测模型；Ｓｔｅｐ３．对双层嵌套遗传算法进行初始化设置，设置当前迭代代数为１，同时根据具体情况，分别设置内外层种群大小、内外层的交叉和变异概率、最大迭代次数、收敛条件，并生成初始种群。６３机械结构异类目标性能稳健性设计统一建樽与均衡优化设计Ｓｔｅｐ４．在遗传算法内层，根据构建的Ｋｒｉｇｉｎｇ近似模型计算得到当前种群个体的各目标和约束性能左右边界值，并计算其整体区间约束三维违反矢量。Ｓｔｅｐ５．在遗传算法外层，通过对当前种群个体的各目标性能中的进行赋值以区分其性能为最小型、固定型、最大型还是偏离型，以排序法则对设计向量分类，并进行类内优劣排序，从而对所有设计向量进行直接排序，每个设计向量将具有排序序号及（ＪＣ），计算其适应度。Ｓｔｅｐ６．判断是否达到迭代次数或者收敛阈值：如达到，进行Ｓｔｅｐ７，否则，对当前迭代次数加１处理，并进行交叉和变异操作从而生成外层遗传算法新种群的新个体，返回Ｓｔｅｐ４。Ｓｔｅｐ７．输出适应度最大的设计向量，得到机械结构异类目标性能稳健均衡优化设计的最优解。

     数值算例以数值算例来验证提出的异类目标优化问题统一建模及求解方法的有效性。该数值算例具有最小型、固定型和偏离型三种类型的目标函数,   利用提出算法的异类区间多目标稳健优化模型进行直接求解，设置遗传算法初始化参数，同时设置三个目标函数区间中值的收敛阈值，即当代种群中，最小型目标函数中最大与最小区间中值的差值小于１Ｅ－２，同时，固定型和偏离型目标函数中区间中值减去指定区间中值后绝对值的最大值与最小值的差值均小于１Ｅ－２时，认为目标函数收敛＾区间约束函数收敛过程，异类区间目标函数收敛过程，异类目标函数在第６６代时迗到收敛，其所对应最优设计向量为（１．６９，２．０６) 。两约束函数均满足约束条件；最小型目标函数的区间中点和区间长度均较小；固定型目标函数区间完全落在指定区间内，且区间中点非常接近指定区间中点，区间长度小于指定区间长度；偏离型目标函数区间中点远大于指定区间中点，且其区间长度小于指定区间长度，两者无重叠。优化结果符合设计要求，说明提出的异类目标优化问题统一建模和求解方法是可行有效的。

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