Isight-10-多目标优化
ISIGHT里面的优化方法
ISIGHT里面的优化方法大致可分为三类：1 数值优化方法数值优化方法通常假设设计空间是单峰值的，凸性的，连续的。
iSIGHT中有以下几种：（1）外点罚函数法（EP）：外点罚函数法被广泛应用于约束优化问题。
此方法非常很可靠，通常能够在有最小值的情况下，相对容易地找到真正的目标值。
外点罚函数法可以通过使罚函数的值达到无穷值，把设计变量从不可行域拉回到可行域里，从而达到目标值。
（2）广义简约梯度法（LSGRG2）：通常用广义简约梯度算法来解决非线性约束问题。
此算法同其他有效约束优化一样，可以在某方向微小位移下保持约束的有效性。
（3）广义虎克定律直接搜索法：此方法适用于在初始设计点周围的设计空间进行局部寻优。
它不要求目标函数的连续性。
因为算法不必求导，函数不需要是可微的。
另外，还提供收敛系数（rho），用来预计目标函数方程的数目，从而确保收敛性。
（4）可行方向法（CONMIN）：可行方向法是一个直接数值优化方法，它可以直接在非线性的设计空间进行搜索。
它可以在搜索空间的某个方向上不断寻求最优解。
用数学方程描述如下：Design i = Design i-1 + A * Search Direction i方程中，i表示循环变量，A表示在某个空间搜索时决定的常数。
它的优点就是在保持解的可行性下降低了目标函数值。
这种方法可以快速地达到目标值并可以处理不等式约束。
缺点是目前还不能解决包含等式约束的优化问题。
（5）混合整型优化法（MOST）：混合整型优化法首先假定优化问题的设计变量是连续的，并用序列二次规划法得到一个初始的优化解。
如果所有的设计变量是实型的，则优化过程停止。
否则，如果一些设计变量为整型或是离散型，那么这个初始优化解不能满足这些限制条件，需要对每一个非实型参数寻找一个设计点，该点满足非实型参数的限制条件。
这些限制条件被作为新的约束条件加入优化过程，重新优化产生一个新的优化解，迭代依次进行。
在优化过程中，非实型变量为重点考虑的对象，直到所有的限制条件都得到满足，优化过程结束，得到最优解。
基于iSIGHT平台的主轴箱多目标优化设计
ｈ ｏ ｏ ｄ Ｃ ｕ ｌ ｔ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈｍ （ ｔ Ｎ Ｃ Ｇ Ａ） ， ｎｄ ａ ｈｅ ｔ ｎ ｄ ｅ ｓ ｉ ｎ ｇ ｍ ｋｅ ａ ｒ ｃ ａ ｌ ｌ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ａ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｓ ｕ ｉ ｔ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｉｎ ｇ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ｂ ｅ ｓ ｔ ．
基于 ｉ Ｓ Ｉ Ｇ Ｈ Ｔ平 台 的主 轴箱 多 目标 优 化设 计 水
魏锋 涛 宋 俐 李 言
（ 西安 理工 大 学机 械 与精 密仪 器工 程 学院 ， 陕西 西 安 ７ １ ０ ０ ４ ８ ）
摘 要 ：针对 工程 实 际中复 杂的 多 目标 优化 设计 问题 ， 常 遇 到 性 能 目标 与设 计 变 量 之 间不 具 有 显式 的 函 数 关 系式 。 难 以直接 运 用优化 方 法进 行设 计计 算 。 因此提 出基 于 ｉ Ｓ Ｉ ＧＨＴ平 台 的 多 目标 集 成优 化 设 计
ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ｓ ｃ ａ ｎ ｈ ａ ｒ ｄ ｌ ｙ ｂ ｅ ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｅ ｘ ｐ ｌ ｉ ｃ ｉ ｔ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ａ ｎ ｄ
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ — ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｎ ａ ｃ ｔ ｕ ｌ ａ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ．
基于iSIGHT平台的主轴箱多目标优化设计
基于iSIGHT平台的主轴箱多目标优化设计
魏锋涛;宋俐;李言
【期刊名称】《制造技术与机床》
【年(卷),期】2015(000)007
【摘要】针对工程实际中复杂的多目标优化设计问题,常遇到性能目标与设计变量之间不具有显式的函数关系式,难以直接运用优化方法进行设计计算,因此提出基于iSIGHT平台的多目标集成优化设计方法.以主轴箱多目标优化设计问题为例,在iSIGHT平台上集成ANSYS软件并进行建模和分析,采用响应面法构建近似模型,利用邻域培植遗传算法获得多目标优化问题的Pareto最优解集,根据工程实际的不同需求,从中选出最合适的优化方案.
【总页数】5页(P97-101)
【作者】魏锋涛;宋俐;李言
【作者单位】西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西西安710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西西安710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西西安710048
【正文语种】中文
【中图分类】TH122
【相关文献】
1.基于ANSYS和iSIGHT的伸缩布料机多目标优化设计 [J], 陈文琛;宋远卓;金龙;王曾兰;杨悬
2.基于Isight平台DOE方法的并联机构多目标优化设计 [J], 杜岩锦;郭宗和;李泽众
3.基于Isight的卧式加工中心立柱多目标优化设计 [J], 李威; 黄晓华; 邢炜烽; 赵吉庆; 李坤鹏
4.基于ISIGHT的印制电子喷印机工作台多目标优化设计 [J], 陈龙龙;周临震;殷亮
5.基于Isight平台的蜗壳式混流泵多目标优化设计 [J], 杨敬江;何松;李先军
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isight多学科优化软件
* 以螺旋桨设计为例：
设计变量：
例子：传统设计流程
参数文件
1. 2. 3.
螺距 拱度分布 侧斜纵倾分布
Matlab UG
CAD文件
型线数据文件
Gambit Fluent
仿真结果文件 达到设计目标和满足约束： 1. 2. 3. 最大化：效率 最优化：压/ 吸力面压力 分布 推力系数＝常数
性能指标： 1. 2. 3. 效率 压/ 吸力面压力分布 推力系数
型线数据文件
流体模型文件
设计流程自动化, 缩短设计迭代的周期 计算机辅助的现代设计方法, 辅助经验设计 星云智熵科技（北京）股份有限公司@2014
iSIGHT主要工作
• •
集成及过程自动化 设计方案寻优
星云智熵科技（北京）股份有限公司@2014
集成的软件概览(不完全统计)
结构、材料
SPICE Maxwell 2D/3D Speed Saber Designer FLUX2D/3D IDEAS-ESC Mentor Cadence Ansoft. HFSS …
FLUENT CFX TASCflow Flotherm STREAM STAR-CD …
HYSYS Aspen AMESim gPROMS chemkin …
优化方法 优化方法 近似模型
CAE CAE
有效准确的近似建模方法：
（1~4）阶响应面模型（RSM方法） 径向基神经网络模型（RBF方法）
星云智熵科技（北京）股份有限公司@2014
质量工程方法概览
在设计中考虑随机输入变量 分析并改进设计质量
可靠性： 处于安全约束内的概率
稳健性：性能随不确定因素的波动水平
excited-isight联合仿真教程(多目标优化)
无iSIGHT整合计算经验者可
快速使用
4
Review
AWS “Connect to iSIGHT”自动完成的工作
建立和管理iSIGHT的数据模型（参数）Creates and manages iSIGHT data
model (parameters)
建立和管理iSIGHT的工作流模型 Creates and manages iSIGHT process flow
8
例一： Generate Results
画出结果曲线(需优化的)
观察扭振峰值，制订优化目标
9
例一： Generate Results
调入优化目标曲线(图中绿线)
优化目标曲线可在原结 果数据基础上制作：
可先将原结果导出为文本
文件
手工编辑调整（或来自其
它计算）
10
例一： Generate Results
24
例二：
例二: Optimization of Damper and Flywheel (2/8)
Step 2: Assign parameters for a speed range
25
例二：
例二: Optimization of Damper and Flywheel (3/8)
Step 3:
31
18
例一： iSIGHT
存盘(缺省名)，并执行
n
存盘（缺省名）
o
运行
19
例一： iSIGHT
监控执行
Go to Monitor and Open database *.db-file
n
监控
o
基于Isight软件的白车身多目标优化方法
基于Isight软件的白车身多目标优化方法基于Isight软件的白车身多目标优化方法随着汽车工业的迅猛发展，车辆质量和性能的要求也越来越高。
在汽车生产中，白车身是汽车生产过程中的一个重要环节。
白车身的设计和优化对整个汽车的质量和性能有着重要的影响。
在过去的几十年里，设计师们通常依靠经验和试错方法来设计优化白车身。
然而，这种方法会消耗大量的时间和资源，并且无法保证最佳的设计方案。
因此，研究人员开始探索使用计算机建模和优化方法来提高白车身设计的效率和性能。
近年来，基于Isight软件的多目标优化方法在白车身设计中受到了广泛关注。
Isight是一种用于多目标优化的软件平台，它能够自动化实验设计、参数化建模和优化分析。
通过结合CAD软件和有限元分析软件，Isight可以实现对白车身结构的全面优化。
首先，在使用Isight软件进行白车身多目标优化之前，需要将整个白车身结构进行参数化建模。
参数化建模是将车身结构的几何形状和性能指标与设计参数进行关联的过程。
通过定义合适的设计参数和变量范围，可以有效地探索设计空间，并寻找最佳的设计方案。
接下来，利用Isight软件自带的优化算法进行多目标优化。
多目标优化可以分为两个主要阶段：初级优化和细化优化。
初级优化通过运用遗传算法、粒子群算法等启发式算法探索设计空间，生成一组不同的设计方案。
然后，通过有限元分析和性能评估，对这些设计方案进行初步筛选和排序。
在初级优化的基础上，进行细化优化。
细化优化是根据初级优化结果，进一步调整设计参数和变量范围，以优化白车身的性能指标。
细化优化可以采用响应面法、Kriging模型等方法来快速评估不同设计方案的性能。
通过迭代优化过程，不断更新设计参数和变量范围，逐步接近最佳设计方案。
最后，使用Isight软件的可视化功能，对多个最优解进行分析和比较。
通过对不同设计方案的性能指标进行权衡，可以选择最佳的设计方案。
相比传统的试错方法，基于Isight软件的白车身多目标优化方法具有以下优势：1. 提高了设计效率。
Isight and SEE 多学科多目标优化设计
Isight 行业面临的挑战在当今CAD、CAE 设计研发以及生产制造过程中，设计师和工程师会使用各种各样的软件工具来设计和计算产品的性能。
通常情况下，—个软件产生的参数输出会作为另—个软件的参数输入，如果通过手工整理所有的数据，会大大降低了计算效率，这样不仅延缓了产品开发周期，还增加了在建模和仿真过程中出错的概率。
同时，在优化产品设计过程中产生的多学科多目标权衡问题，因其庞大的计算量而使得手工处理几乎不可能完成既定任务。
Isight 解决方案Isight 提供给设计师、工程师和研究人员—个开放的集成设计和仿真模型、搭建含多种CAD、CAE 软件和其它应用软件的—个桌面级解决方案。
它可以自动的执行数百万计的仿真分析。
Isight 通过实验设计、最优化、六西格玛设计来优化产品性能和成本指标，在改善和提高产品性能的同时缩短产品设计周期。
Isight 在—个流程中实现了跨学科的仿真模型建立，自动化的执行多学科多目标的分析流程，并对设计空间进行探索，进而能够找到基于需求约束条件下的最优的设计参数。
Isight 灵活的操作性能和强大的参数映射自动传递能力，以及独特的流程并联、流程嵌套功能，大大提高了产品设计分析效率，降低了人工错误的发生概率，加速了产品设计方案的评价。
实验设计：探索影响产品性能因子的敏感性以及交互效应。
为构造响应面获取数据。
响应面：加速寻优过程，拟合设计空间和解空间。
提供了自动交叉验证响应面精度，以确保准确预测。
最优化：提供了丰富的基于梯度、模式、进化三类寻优方法，并能够处理大规模约束和多目标优化问题。
数据拟合：对实验数据和仿真数据进行数据拟合，反推出合理的设计参数。
六西格玛：应用随机的方法，评估已知的影响在系统响应中因子的不确定性的统计特性。
Isight 后处理Isight 可以对运行在桌面环境下和分布式环境下的仿真优化任务进行数据分析，可以进行创建图、表和结果展示。
所有的运行在 Isight 上的任务会把结果自动保存到本地数据库中。
基于Isight平台的多目标翼型优化设计
基于Isight平台的多目标翼型优化设计侯良学;张钰;王兴;陈志敏【摘要】以Isight为集成平台,将遗传算法与CFD计算结合在一起,引入到翼型气动优化设计中.该优化设计方法不仅注重提高升阻比,而且在升力系数达到设计要求的条件下尽可能地减小阻力系数,以及防止绕前缘点力矩系数的剧烈变化.同时考虑到负迎角时的升力系数,可以说是真正的多目标气动优化.计算结果表明,这种优化方法是可行的.%Integrated CFD and Genetic Algorithm,lsight is applied to the optimization design for airfoil. Using this approach, the lift-drag ratio is improved, the drag coefficient is reduced as song as possible with the lift coefficient demanded, and the large-scale change of pitching moment coefficient is avoided. The result shows that this approach is viable in Multi-Objective Optimization Design for airfoil.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(018)018【总页数】4页(P4278-4281)【关键词】多目标;优化设计;翼型;遗传算法【作者】侯良学;张钰;王兴;陈志敏【作者单位】西北工业大学航空学院,西安710072;中航工业空气动力研究院,沈阳110034;西北工业大学航空学院,西安710072;西北工业大学航空学院,西安710072;西北工业大学航空学院,西安710072【正文语种】中文【中图分类】V211.3翼型的气动力设计是现代飞机设计的核心技术。
基于Isight的增程式电动汽车控制参数多目标优化
略， 借 助整 擎 Ｉ 生能仿真软件 Ｃ ＲＵＩ Ｓ Ｅ和多学科设计优化 软件 Ｉ ｓ ｉ ｇ ｈ ｔ 搭 建 了整车性能 仿真和 优化模 型 ， 并采 用
改进 的非支配排序遗传 算法（ ｎ ｏ ｎ － ｄ ｏ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｄ ｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎ ｇ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ＮＳ Ｇ Ａ￣ １） 对增程器控制参 数进 行多 目 标优化 。优化结果表 明 ， 在满足整 车能 量需 求的前 提下 ， 优化 后 的增 程器 总发 电量减 少 了 ７ ． ３ ４ ， 汽车 百公
第３ ８卷 第 ３ 期
２ ０ １ ５年 ３月
合 肥 工 业 大 学 学 报 （自然科 学版）
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＨＥＦＥＩ ＵＮＩ ＶＥ ＲＳ Ｉ ＴＹ ＯＦ ＴＥＣＨ ＮＯＬ（ ） ＧＹ
Ｖｏ １ ． ３８ ＮＯ． ３
Ｍａ ｒ ．２ ０ １ ５
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ３ — ５ ０ ６ ０ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ３ ． ０ ０ １
ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ － ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｒ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ Байду номын сангаас ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｅ ｄ ｏ ｆ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ． Ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ － ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｒ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｅ ｌ ｅ ｃ — ｔ ｒ ｉ ｃ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｂ ｙ ７ ． ３ ４ ａ ｓ ｗｅ ｌ ｌ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｅ ｌ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｒ １ ０ ０ ｋ ｉ ｌ ｏ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｂ ｙ ８ ． ２ ８ ．
Isight-10-多目标优化
多目标遗传算法（MOGA）
• 多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Alorithm，以下记为 MOGA），不需要归一化可以直接处理多目标最优化问题。
多目标遗传算法（MOGA ）
NSGA-II方法
• NSGA-II，作为1994年发布 的NSGA(Non-Dominated SortingGenetic Algorithm)的 改良版，由K. Deb，S. Agrawal等在2000年提出。
父代探索种群是从archive中根据拥挤度进行淘汰选择生成新的父代探索种群ncga算法ncga方法是由最早的gageneticalgorithm算法发展而来它视各目标同等重要通过排序后分组进行交叉的方法实现相邻繁殖机制从而使接近于pareto前沿的解进行交叉繁殖的概率增大加速了计算收敛过程
Isight课件（10）多目标优化
Pareto解
多目标优化算法
• 主要算法
– 线性加权法——归一化 – 多目标遗传算法——NCGA – 多目标遗传算法——NSGA II
归一化方法计算机制：确定方向
归一化方法计算机制：Pareto解的计算（续）
• 进一步思考的话，我们可以得知，如果变化根据w导入的等值面（线） 的倾斜度，就可以在图中Pareto前沿上显示出全部的Pareto解。这与 变化权重 w相对应。
Isight 多目标遗传算法求解悬臂梁3 目标优化 ——重量、强度 、变形
\lab_第10章_多目标优化\beam.zmf
回顾：悬臂梁减重优化——单目标、 两变量版
演示：悬臂梁减重优化——三目标、四变量版
NSGAII
NSGAII 20x25→99 Pareto Points
NCGA
基于ISIGHT的导管空间路径多目标优化的开题报告
基于ISIGHT的导管空间路径多目标优化的开题报告一、研究背景与意义内窥镜手术已经在临床上得到广泛应用，而导管的路径规划是内窥镜手术中一个重要的问题。
在导管路径规划中，如何准确地检测到多个目标并在短时间内规划一条最佳路径是一个难点。
而且，由于人体结构复杂，一旦出现路径偏移，可能会伤及到周围的神经血管，因此导管路径规划是一项具有挑战性的任务。
现如今，随着生物医学工程技术的不断革新和发展，基于ISIGHT的导管空间路径多目标优化的研究势在必行。
ISIGHT是一款基于计算机仿真的工程设计软件，它可以快速构建模型和模拟工程设计，较为方便地进行多目标优化。
本课题将基于ISIGHT建立导管路径规划的模型，设计一种新型的多目标最优化算法，从而实现对导管空间路径的优化。
二、研究方法在本课题中，我们将采用如下研究方法：1. 数据采集：采集生物医学工程探针的实验数据，包括探针的运动轨迹、多个目标的位置和方向等数据。
2. 建立路径规划模型：基于ISIGHT建立导管路径规划模型，并结合已有的路径规划方法，将多目标优化算法应用于路径规划中，与传统路径规划算法进行对比分析。
3. 仿真测试：利用仿真技术进行实验测试，将ISIGHT中建立的模型与实际路径规划进行对比分析，观察实验效果。
4. 结果分析：基于仿真实验的结果，对算法进行评估，分析路径规划算法的优越性和不足之处，并提出改进意见。
三、研究内容本课题将展开如下研究内容：1. 基于ISIGHT的导管路径规划模型设计。
2. 多目标最优化算法的研究和开发，包括参数设计、算法实现等。
3. 导管路径规划的仿真实验，观察路径规划算法的实际效果。
4. 算法的评估和分析，包括算法的优越性和不足之处，并提出改进方案。
四、预期结果通过本课题的研究，我们预计能够达到以下目标：1. 建立一种高效的导管路径规划模型，能够快速准确地检测到多个目标，并在短时间内规划出最佳路径。
2. 研发一种多目标最优化算法，相对于传统算法，能够更好地解决导管路径规划中的多目标问题。
基于Isight平台的多目标翼型优化设计
１ 优化算法及 流程
法 。反 设计 方法 属 于数 学 领 域 的反 问 题 ， 即采用 数
学 的手段 反推 出能满 足 目标 压 力分 布 的 几 何外 形 。 与反 设计 法 相 比 ， 化 设 计 可 以 选 取 升 力 系数 、 优 升 阻 比、 力矩 系数 等 气 动 特 性 作 为 目标 ， 接 对 目标 直
平台， 它提供 的过 程集 成 界 面 可 以方 便 地 将 各种 工 具 （ 商业 Ｃ Ｄ软件 、 种 有 限元 计 算 分 析 软件 及 如 Ａ 各
用户 自行 开发 的程 序等 ） 集成 在一起 。
图 １ 优化计算流程 图
２１ ０ １年 ３月 ９日收 到
第一作者简介： 学（ ８ ， 山 侯良 １ ２ 男， 东菏泽 工程师， ９ 一） 人， 硕士， 研
的坐标点 ；
， 、 一
、
忑
、
面
（ｐ０， Ｃ）。 ， ； ＋ ２ １
（） １
第 ２步 ， ｆｉ根据 翼 型 的坐 标 点计 算 出翼 型 的 Ｘｏｌ 气 动特 性 升 力 系 数 （ 、 力 系 数 （ 、 阻 比 Ｃ） 阻 Ｃ）升 （ ） 绕 前缘 点力 矩 （ 。 Ｃ 、 ｍ ） 第 ３步 ， 断计 算 所 得 的气 动 特 性值 是 否 满 足 判 条件 ， 满 足 终 止 优 化 计 算 ， 到符 合 优 化 条 件 的 若 得 翼型坐 标点 ； 若不 满足 ， ＭＩ Ａ算法 产 生新 的翼 型 则 Ｇ 特征参 数 ， 后返 回第 １ 继续优 化 。 然 步
特 性进行 优 化 处 理 。此 外 ， 处 理 设 计 约 束 时 ， 在 可 以直接应 用各种 约 束算 法 ， 可 以很 方便 地 将 有 约 也 束 问题转 化为无 约 束 问题 ， 而具 有更 大 的灵 活 性 因
多目标优化方法概论
多目标优化方法概论多目标优化（multi-objective optimization）是指在优化问题中存在多个冲突的目标函数的情况下，如何找到一组最优解，使得这些解在各个目标上都具有最佳性能水平。
多目标优化方法是解决这类问题的重要工具，包括传统的数学规划方法和现代的演化算法方法。
一、传统的多目标优化方法主要包括以下几种：1.加权逼近法：加权逼近法是通过为各个目标函数赋予不同的权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
根据不同权重的选择，得到一系列最优解，形成一个近似的最优解集。
2.充分删减法：充分删减法是通过将多目标优化问题不断简化为仅考虑一个目标函数的优化问题来求解的。
通过逐渐删减剩余的目标函数，得到一系列最优解，再从中选择一个最优解集。
3.非支配排序法：非支配排序法是针对多目标优化问题的一个常用方法。
该方法通过将解空间中的各个解点进行非支配排序，得到一系列非支配解集。
根据不同的权重选择和参数设定，可以得到不同的非支配解集。
二、现代的多目标优化方法主要包括以下几种：1.遗传算法：遗传算法是一种通过模拟生物进化过程进行优化的方法。
它通过定义适应度函数、选择、交叉和变异等操作，对个体进行进化，逐渐寻找全局最优解。
对于多目标优化问题，遗传算法可以通过引入非支配排序和拥挤度距离等机制，实现对多个目标函数的优化。
2.粒子群优化算法：粒子群优化算法是一种通过模拟鸟群或鱼群的集体行为进行优化的方法。
每个粒子代表一个潜在的解，根据个体最优和全局最优的信息进行，逐渐收敛于最优解。
对于多目标优化问题，粒子群优化算法可以通过引入非支配排序和拥挤度距离等机制，实现对多个目标函数的优化。
3.免疫算法：免疫算法是一种模拟免疫系统的工作原理进行优化的方法。
通过定义抗体和抗原的概念，并引入免疫选择、克隆、突变和杂交等操作，对解空间进行和优化。
对于多目标优化问题，免疫算法可以通过引入非支配排序和免疫选择等机制，实现对多个目标函数的优化。
ISIGHT多目标优化方法比较
对多个子目标同时进行优化的问题称为多目标优化问题，又称多准则优化问题、多性能优化问题。
实际工程中，优化问题大多数属于多目标问题，目标之间一般都是互相冲突的，因此在设计时需要进行多目标的比较，并进行权衡和折衷。
自20世纪70年代以来，多目标优化问题在国际上引起了广泛的关注，并迅速发展为一门新兴的学科。
多目标优化算法主要分为两大类：归一化方法和非归一化方法。
归一化方法的解决方法通过加权或其他方式将多个目标转化为单一目标，然后通过成熟的单目标优化方法求解。
加权法是归一化算法的代表算法之一，该算法主要是根据各子目标的重要程度分别指定相应的加权系数，将多目标问题单目标化，但其主要有两个缺点：（1）当目标函数的数量增加时，权重系数在目标空间里的等值面的关系不再直观；（2）如果Pareto 前沿形状中存在没有凸起的部分，则无法求得这部分Pareto最优解。
且加权法的权值通常并不是决策者设定，而是优化者决定，这在很大程度上受到了优化者主观的影响。
非归一化方法是采用Pareto 机制直接处理多个目标的优化技术，它不需要将多个目标转化为单一目标，因此解决了归一化方法的缺点。
非归一化方法能够使所求解集的前沿与Pareto前沿尽量接近，并尽量均匀覆盖Pareto前沿。
非归一化方法中的代表方法是：多目标遗传算法、eArtius 公司的ParetoExplorer 方法等。
Isight 中集成了三种多目标遗传算法：NCGA NSGA-II、AMGA 特点是：（1）不单独求一个个的Pareto 解，而是一次性得到Pareto 前沿；（2）作为多目标遗传算法的基础的遗传算法，是启发式的方法，具有自组织、自适应、自学习和复杂无关性”的特征，因此算法不用了解优化问题的全部特征就能完成问题的求解，易于操作、简单通用；（3）能够求解复杂的Pareto 前沿，比如凹陷部分。
在原理上，多目标遗传算法将Pareto 最优性条件运用在适应度的评价上，如果某个解在Pareto最优这个意义上比前辈更有提高，那就认为适应度得到了提高，以此进行进化施压。
iSIGHT在多目标优化问题中的应用研究
2) 肋骨应力 Ρr
K r 由 l 和 t 决定
年, E 1Zitzler 首先对 SPEA 算法进行改进, 得到 SPEA 进型, 接着又对 SPEA
改
Ρr = K r
改进型中的杂交算子和选择方法进 的特点, 对 N SGA 算法进行了 。 遗传算法不是单点
D a ra tech 统计, iS IGH T 在过程集成和设计优化领域的全球
市场占有率超过一半, 已成为航空、 航天、 汽车、 兵器、 船舶、 电子、 动力、 机械、 教育研究等领域首选的过程集成、 设计优 化和可靠性稳健设计的综合解决方案。 本文利用 iS IGH T 中的多目标优化算法和软件自带的
( 西北工业大学航海学院, 陕西 西安 710072)
摘 要: 在工程实际中, 随着设计要求的日益提高, 单一的设计目标已经不能满足设计者的要求。于是多目标设计优化问 题在设计领域越来越占据主导地位。 目前多目标优化设计方法种类繁多, 各有优劣, 重点介绍优化设计框架 iS IGH T , 并就 iS IGH T 在解决鱼雷壳体结构设计中的多目标优化设计问题中的应用情况进行研究, 讨论 iS IGH T 在解决多目标优化问题中 的可行性。 关键词: iS IGH T , 多目标优化设计, 鱼雷壳体结构, Pa reto 解 中图分类号: T P 183 文献标识码: A
Abstract: In eng ineering a rea s, sing le design ta rget ha s no t m ade designers con ten t w ith increa sing of design dem and s, so m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion p rob lem s have g radua lly dom ina ted in design a rea s1 N ow these a re so m any m ethod s of m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion, and they a ll have their ow n 1 advan tages and sho rtcom ing s T h is thesis m a in ly in t roduces iS IGH T w h ich is a k ind of D esign O p t im iza t ion F ram ew o rk 1 M eanw h ile w e w ill resea rch app lica t ion circum stances of iS IGH T in the m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion p rob lem of shell st ructu re of to rp edo 1 A nd w e w ou ld d iscu ss fea sib ility of iS IGH T in so lving m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion p rob lem s1 Key words: IS IGH T , m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion, shell st ructu re of to rp edo , p a reto so lu t ion s
Isight多学科、多目标设计优化
经过近30年的不断研发，Isight已经得到大量世界级客户 如波音、空客、NASA、洛-马等航空航天客户广泛使用并 认同。在2002年Isight进入中国市场之后，迅速获得了高 校、航空、航天、船舶、汽车等国内领先的高新技术研究 部门认可。
北京思易特科技有限责任公司
问题背景
柴油机性能的提高需要通过有效地组织整机的热力过程、合 理地选择工作过程的参数及与之有关的结构参数来实现。计 算机仿真和优化技术可以有效解除设计者的繁重劳动，同时 大幅度缩短研制周期。
优化问题描述
1.压缩比与喷油提前角的优化：优化目标为油耗最低，爆 压不超标 ；自变量参数为燃烧提前角、压缩比 2.进排气管管径优化：目标函数为多个计算点的充气效率 均值；设计变量为：进气管容积V1、排气管内径 3.气门定时优化：目标函数为多个计算点的充气效率均 值；设计变量为：进气管容积V1、排气管内径IVO、IVC、 EVO、EVC
f2
f1
近似模型
帮助用户快速拟合生成数学代理模型，从而 避免在需要多次迭代计算的优化工程中运行 大规模的CAE 分析模型。 包括：1~4阶响应面模型（RSM）、椭圆基神 经网络、径向基函数(RBF) 神经网络、 Kriging模型等。
质量设计
实现设计阶段的质量控制，提高产品可靠性和稳健性，降 低制造和维修成本。 包括：蒙特卡洛分析、田口设计、6Sigma稳健可靠性分析 和优化。
Isight多学科、多目标设计优化技术
缩短产品研制周期，提高性能和可靠性，助力中国 “智造”
北京思易特科技有限公司
SYTNA Technologies Corp., Ltd.
目录
第1页 第2-3页 第4页 Isight概述——缩短设计周期，节省研制成本，提高产品性能和质量 Isight核心功能 案例1：汽车动力传动系统优化匹配（长安汽车） 案例2：柴油发动机性能综合优化（玉柴机器） 第5页 案例3：白车身架构优化设计（泛亚汽车） 案例4：动力总成悬置系统的优化设计（一汽） 第6页 案例5：航空涡轮发动机（通用电气GE） 案例6：A380客机总体/结构/气动优化（空客） 第7页 案例7：空间望远镜光机热多学科优化（某航天单位） 案例8：小水线面双体船水下部分外形优化（ NAVATEK ） 第8页 案例9：集成电力电子模块IPEM多学科设计优化（美国电力电子CPEC） 案例10：基于硬件在环(HIL)仿真的控制系统优化设计
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多目标遗传算法（MOGA）
• 多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Alorithm，以下记为 MOGA），不需要归一化可以直接处理多目标最优化问题。
多目标遗传算法（MOGA ）
NSGA-II方法
• NSGA-II，作为1994年发布 的NSGA(Non-Dominated SortingGenetic Algorithm)的 改良版，由K. Deb，S. Agrawal等在2000年提出。
Isight 多目标遗传算法求解悬臂梁3 目标优化 ——重量、强度 、变形
\lab_第10章_多目标优化\beam.zmf
回顾：悬臂梁减重优化——单目标、 两变量版
演示：悬臂梁减重优化——三目标、四变量版
NSGAII
NSGAII 20x25→99 Pareto Points
NCGA
NCGA 20x25→192 Pareto Points
Pareto解。 • 由于目标函数间的矛盾性质，一般说来使每个目标函数同时达到各自最优值的
解是不存在的。多目标最优问题的解为Pareto最优解的条件是解的任何一个 目标函数的值在不使其他目标函数值恶化的条件下已不可能进一步改进。 • 很显然的，Pareto最优解不止一个，事实上在一般多目标优化问题中，Pareto 最优解常是连续的而且有无限多个，这就构成了Pareto前沿的概念。 • 多目标优化问题的最终解是从所有pareto最优解中挑 一个最优折衷解。
Pareto前沿比较
EDM数据挖掘
• 非劣个体通常都被存档 • 父代探索种群是从archive中
根据拥挤度进行淘汰选择 • 交叉、变异运算 • 非支配排序 • 拥挤距离排序 • 新的非劣个体存档 • 生成新的父代探索种群
NCGA 算法
• NCGA方法是由最早的GA（GeneticAlgorithm）算法发展而来，它视 各目标同等重要，通过排序后分组进行交叉的方法实现“相邻繁殖” 的 机制，从而使接近于Pareto前沿的解进行交叉繁殖的概率增大，加速 了计算收敛过程。
Pareto解
多目标优化算法
• 主要算法
– 线性加权法——归一化 – 多目标遗传算法——NCGA – 多目标遗传算法——NSGA II
归一化方法计算机制：确定方向
归一化方法计算机制：Pareto解的计算（续）
• 进一步思考的话，我们可以得知，如果变化根据w导入的等值面（线） 的倾斜度，就可以在图中Pareto前沿上显示出全部的Pareto解。这与 变化权重 w相对应。
Isight课件（10）多目标优化
多目标优化问题举例优化解
• 解决多目标优化问题的最终目的只能是在各个目标之间进行协调权衡 和折衷处理，使各子目标均尽可能达到最优。因此需要重新定义有关 多目标优化最优解的相关概念
“Pareto解”的概念
Pareto解
• Pareto解：也叫非劣解，非支配解。 • 在多目标优化问题中，我们所要找的并不是所有子目标的最优解，而是所谓的