基于多目標遺傳算法的五體船主尺度優(yōu)化研究.pdf

1、五體船(Pentamaran)作為一種新型高性能特種船型，從概念研究進入實用發(fā)展僅十幾年的時間，與其他船型相比具有破艙穩(wěn)性好、適航性優(yōu)良、高航速時阻力小以及甲板寬大等技術優(yōu)勢，因此受到國內外造船界和應用領域的極大關注。本文對這種新型五體船的主尺度優(yōu)化問題進行研究，嘗試用智能算法求解此問題。
　　 船舶設計是一個不斷優(yōu)化的過程，目的是尋找各種設計可行性以滿足船舶設計的最佳化，即以最低的建造成本獲得性能最優(yōu)的船舶。在船舶的初步設計中

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的總體性能和經(jīng)濟性，該問題的研究可歸結為多目標非線性規(guī)劃求解。因其屬于低維多目標優(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制的隨機優(yōu)化搜索算法，主要特點是群體搜索策略和群體中個體間的信息交換，搜索不依賴于梯度信息。與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比，遺傳算法具有簡單易用、全局尋優(yōu)能力強等特點，是當前求解優(yōu)化問題最有效的方法

3、之一。近年來，遺傳算法在工程設計和優(yōu)化領域中得到廣泛應用，在船舶工程領域，已被用于船舶概念設計和初步設計、型線設計、船舶運動、分艙設計以及結構優(yōu)化等進程中。
　　 本文給出了使用多目標遺傳算法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量為目標函數(shù)，以主體船長、水下船體相當直徑、菱形系數(shù)以及航速為決策變量，建立多目標優(yōu)化數(shù)學模型，基于多目標遺傳算法NSGAⅡ編制Matlab優(yōu)化仿真程序，針對服