自适应分类器系统及其在再入飞行器气动布局优化中的应用

摘要

自适应分类器系统将机器学习和搜索技术结合为一体,在优化的过程中自动获取知识并适应环境,突破了传统的知识基优化技术,如专家系统,需要大量特定领域专业知识,而这些知识往往难以获取.同时,自适应分类器系统也是一种基于种群非梯度优化技术,与其它基于种群的技术相比,由于每一代只计算一个或几个设计点的目标函数值,计算量大大降低,降低了优化成本.利用自适应分类器系统对再入飞行器的气动布局进行优化设计,取得了很好的效果.