一类控制与布局问题中的进化算法及应用

摘要

三维水平井井眼轨道设计和人造卫星仪器舱布局分别是非线性多阶段最优控制和带性能约束的布局优化问题,研究这两类问题的数值优化算法具有重大理论与应用价值,该文主要内容包括:1.针对非线性多阶段最优控制(MOC)的特点提出了能够大大减小计算量的演化策略MOC(λ+μ)-ES;并对多峰的非线性多阶段最优控制,通过引进相似性定义,提出了MMOC(λ+μ)-ES.2.对布局优化的不干涉约束,根据不干涉理论,构造了能够计算干涉量的不干涉算法;对带性能约束的布局优化问题提出改进的遗传算法(PLGA),该算法在迭代过程中,不要求保证布局方案必定是可行的,只要对不可行的方案根据其干涉量,给一个罚值就可以了.3.侧钻水平井控制技术和优化设计技术是水平井钻井技术的核心,将最优控制用于水平井井眼轨迹控制,并构造一种好的算法求解,会给水平井钻井技术带来重大的突破.该文对三维水平井井眼轨道设计最优控制系统讨论了系统的可控性;然后根据系统的特点,将MOC(λ+μ)-ES应用于三维水平井井眼设计,数值结果表明该系统是多峰的;然后,又将MMOC(λ+μ)-ES用于该动力系统,给出了相应的设计方案.4.卫生舱布局问题为带性能约束的布局优化问题,是航天设计中亟待解决的问题,最后扑优化范畴,为NP困难的.将所提出的PLGA算法应用于卫星舱布局优化,对图元分别是五个、六个的情况进行了计算,得到了较为满意的布局方案,并与已有的算法进行了比较.

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1进化算法的发展历史

1.1.1遗传算法的发展历史

1.1.2演化策略的发展历史

1.1.3进化规划的发展历史

1.2进化算法的理论研究概况

1.2.1收敛性分析和收敛速率

1.2.2进化算法与其它算法的结合

1.2.3遗传算法的理论研究概况

1.3进化算法的应用研究概况

1.4进化算法的主要研究课题

1.5本文的主要工作

1.6本章小结

2进化算法的基本原理

2.1进化算法

2.2遗传算法

2.2.1遗传编码

2.2.2遗传操作

2.3演化策略

2.4进化规划

2.5进化算法与其它算法的结合

2.5.1进化算法与模拟退火的结合

2.5.2进化算法与神经网络的结合

2.6进化算法的优点及与其它搜索方法的比较

2.7遗传算法的主要定理

2.8本章小结

3用进化算法处理约束优化问题的常用方法

3.1约束优化问题的描述及处理约束的方法

3.2罚函数方法

3.2.1用罚函数方法解约束问题的一般步骤

3.2.2常用的罚函数方法

3.3本章小结

4一类控制和布局问题的改进进化算法

4.1进化算法在非线性多阶段最优控制中的应用

4.1.1非线性多阶段动力系统

4.1.2非线性最优控制问题的数值解法

4.1.3求解非线性多阶段动力系统的改进演化策略

4.1.4求解多峰非线性多阶段动力系统的MMOC(λ+μ)-ES

4.2进化算法在带性能约束的布局优化中的应用

4.2.1带性能约束的布局优化问题的描述

4.2.2不干涉算法

4.2.3解决带性能约束的布局优化问题的改进遗传算法

4.3本章小结

5改进的进化算法的应用

5.1在三维水平井井眼轨道设计中的应用

5.1.1引言

5.1.2三维水平井最优控制模型

5.1.3数值试验

5.2在卫星舱布局优化中的的应用

5.2.1引言

5.2.2星舱二维布局问题的优化模型

5.2.3数值试验

5.3本章小结

参考文献

读硕士期间发表完成论文

致谢

大连理工大学学位版权使用授权书