基于模糊優(yōu)化的模糊熵理論研究及應(yīng)用.pdf

1、模糊信息在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中普遍存在,如何將模糊理論與結(jié)構(gòu)優(yōu)化有效結(jié)合,需要將模糊集合理論與結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的模糊信息聯(lián)系起來(lái),將理論應(yīng)用于實(shí)際。本文主要研究基于模糊優(yōu)化的模糊熵理論及應(yīng)用。
　　 針對(duì)復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中經(jīng)常出現(xiàn)的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題,以及解決此類問題通用的圓整等方法精度差、模型單一且缺少工況描述等缺點(diǎn),結(jié)合離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的數(shù)值特點(diǎn),通過定義參數(shù)模糊熵建立離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化新模型,以此為基礎(chǔ)提出一種離散變量結(jié)構(gòu)的多向搜

2、索算法。改進(jìn)傳統(tǒng)的遺傳算法,并與參數(shù)模糊熵聚類分析相結(jié)合,形成一種全局搜索能力強(qiáng)、局部?jī)?yōu)化效率高的混合遺傳算法,實(shí)現(xiàn)離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的數(shù)值求解。以某高壓旁路閥閥體的設(shè)計(jì)為例進(jìn)行優(yōu)化,說(shuō)明改進(jìn)后的離散變量?jī)?yōu)化模型以及求解方法適用于復(fù)雜工況問題的模型建立、求解,操作性更強(qiáng)。研究結(jié)果為離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題提供了新的方法和理論依據(jù)。
　　 另外,本文還定義了經(jīng)典集合和模糊集合間的距離測(cè)度和相似測(cè)度,用來(lái)描述經(jīng)典集合和模糊集合的關(guān)系,