改进的多目标优化算法及其在船舶设计中的应用
海上多目标船智能避碰辅助决策
系统开发环境与工具
开发语言：Python
碰撞检测算法：A*算法 地图服务：OpenStreetMap
开发框架：PyQt5 数据库：SQLite
系统开发流程
2. 设计系统架构
根据需求分析，设计系统的整体 架构和模块划分。
3. 开发各个模块
按照系统架构，逐个开发各个模 块，包括地图显示模块、船舶模 型模块、碰撞检测模块等。
4. 集成测试
将各个模块集成在一起，进行测 试，确保模块之间的协调性和整 体功能的完整性。
1. 需求分析
明确系统需要实现的功能和性能 要求。
5. 优化和改进
根据测试结果，对系统进行优化 和改进，提高系统的性能和稳定 性。
系统测试与验证
01
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测试环境
模拟海上环境，包括多个 船舶模型和障碍物。
测试方法
船舶运动模型需要考虑风、流、潮汐等自然因素的影响，以 及船舶操纵性能的限制，如最大和最小航速、最大和最小转 向角等。
船舶避碰规则
船舶避碰规则是海上交通安全的重要法规，规定了船舶在海上相遇时应遵循的避 碰原则和操作要求。这些规则包括“瞭望”、“判断”、“行动”等方面的要求 。
智能避碰辅助决策系统需要将这些规则集成到算法中，以便在决策过程中考虑安 全性和合法性。
人工智能算法在避碰中的应用
人工智能算法在智能避碰辅助决策中发挥着重要作用，包 括机器学习、深度学习、强化学习等算法。这些算法可用 于训练和优化船舶避碰模型，提高决策的准确性和效率。
人工智能算法可以处理大量的数据和复杂的场景，自动提 取有用的特征和模式，并根据历史数据预测未来的行为和 趋势。
多目标优化算法在避碰中的应用
多目标优化算法可以在复杂的海上环 境中寻找最优的避碰方案，同时考虑 多个目标函数，如时间最短、距离最 近、风险最低等。这些算法可以在多 个可行方案中找到最优解。
船舶推进效率优化的技术与方法
船舶推进效率优化的技术与方法在广袤的海洋上，船舶作为重要的运输工具，其推进效率的高低直接关系到运营成本、航行速度和能源消耗等关键指标。
优化船舶推进效率不仅能够降低能源消耗、减少环境污染，还能提高船舶的经济效益和竞争力。
因此，研究船舶推进效率优化的技术与方法具有重要的现实意义。
船舶推进系统是一个复杂的综合体系，涉及到船舶的线型设计、主机性能、螺旋桨设计以及船舶的运营管理等多个方面。
下面我们将从这些方面逐一探讨船舶推进效率优化的技术与方法。
一、船舶线型优化船舶的线型设计对其在水中的阻力特性有着至关重要的影响。
良好的线型设计可以有效减少船舶在航行过程中的阻力，从而提高推进效率。
在船舶线型优化中，首先要考虑的是船体的主尺度比，如船长、船宽、吃水等的比例关系。
较长的船长和较瘦的船型通常有利于减小兴波阻力；适当增加船宽可以提高船舶的稳性，但也可能会增加摩擦阻力。
因此，需要在稳定性和阻力性能之间找到一个平衡点。
此外，船体的首部和尾部形状也对阻力有着显著影响。
流线型的首部可以减少兴波阻力，而优化后的尾部形状能够改善尾流场，减少粘压阻力。
例如，采用球鼻艏可以在一定条件下抵消兴波阻力，提高船舶的航行效率。
现代船舶线型设计通常借助计算机流体动力学（CFD）软件进行模拟分析。
通过建立船舶的三维模型，模拟船舶在不同速度、吃水和海况下的水流情况，从而评估不同线型方案的阻力性能，并进行优化。
二、主机性能优化船舶的主机是推进系统的动力源，其性能的优劣直接影响到推进效率。
对于内燃机主机，如柴油机，优化燃烧过程是提高性能的关键。
通过改进喷油系统、优化进气和排气系统，以及采用先进的涡轮增压技术，可以提高燃烧效率，增加功率输出，同时降低燃油消耗和排放。
燃气轮机作为一种高效的主机类型，具有功率大、启动快等优点。
对于燃气轮机，提高压气机和涡轮的效率，优化燃气的燃烧过程，可以进一步提升其性能。
此外，主机的选型也非常重要。
需要根据船舶的航行需求、运营特点和燃料供应等因素，选择合适类型和功率的主机。
船舶结构优化设计的理论与实践
船舶结构优化设计的理论与实践船舶作为人类在海洋上的重要交通工具和工程装备，其结构的安全性、可靠性和经济性一直是船舶设计领域的核心关注点。
船舶结构优化设计旨在通过科学的方法和技术，在满足各种性能要求的前提下，实现结构重量最轻、强度和刚度最佳、成本最低等目标。
本文将从理论和实践两个方面对船舶结构优化设计进行探讨。
一、船舶结构优化设计的理论基础1、力学原理船舶在航行过程中会受到各种载荷的作用，如静水压力、波浪载荷、货物重量等。
因此，船舶结构优化设计必须基于力学原理，包括静力学、动力学、材料力学、结构力学等。
通过对这些力学知识的运用，可以准确地分析船舶结构在不同工况下的应力、应变和位移情况，为优化设计提供基础数据。
2、数学模型数学模型是船舶结构优化设计的重要工具。
常见的数学模型包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等。
这些模型可以将船舶结构的设计问题转化为数学上的优化问题，通过求解数学方程，得到最优的设计方案。
3、优化算法优化算法是求解数学模型的关键。
目前，在船舶结构优化设计中常用的优化算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
这些算法具有不同的特点和适用范围，可以根据具体的设计问题选择合适的算法。
4、有限元分析有限元分析是一种有效的数值分析方法，可以对船舶结构进行精确的力学分析。
通过将船舶结构离散为有限个单元，并对每个单元进行力学计算，可以得到整个结构的应力、应变和位移分布。
有限元分析为船舶结构优化设计提供了可靠的分析手段。
二、船舶结构优化设计的实践应用1、船体结构优化船体是船舶的主体结构，其优化设计对于提高船舶的性能和经济性具有重要意义。
在船体结构优化中，可以通过改变船体的形状、尺寸、板厚等参数，来实现结构重量减轻、强度和刚度提高的目标。
例如，采用流线型的船体外形可以减小水阻力，提高船舶的航行速度；合理分布船体的板厚可以在保证强度的前提下减轻重量。
2、舱室结构优化船舶的舱室结构包括货舱、油舱、水舱等，其优化设计对于提高船舶的载货能力和安全性至关重要。
船舶推进效率优化的策略与方法
船舶推进效率优化的策略与方法在现代航运业中，船舶推进效率的优化是一个至关重要的课题。
提高船舶推进效率不仅能够降低运营成本，减少能源消耗，还能降低对环境的影响，增强船舶的竞争力。
那么，如何实现船舶推进效率的优化呢？这需要从多个方面入手，综合运用各种策略和方法。
首先，船舶的设计阶段是决定推进效率的基础。
在船舶的初步设计中，船体的线型优化是关键之一。
一个合理的船体线型能够减少水流的阻力，从而提高船舶在水中的行进效率。
这需要借助先进的流体动力学计算软件和模型试验，对不同的线型方案进行模拟和评估，以找到阻力最小的设计。
例如，采用细长的船体、优化船首和船尾的形状，可以有效地降低兴波阻力和粘滞阻力。
螺旋桨的设计也对推进效率有着重要影响。
螺旋桨的叶片数量、直径、螺距等参数需要根据船舶的主机功率、转速、航行速度等因素进行精心计算和选择。
现代螺旋桨设计通常采用计算机辅助设计（CAD）和计算流体动力学（CFD）技术，以精确模拟螺旋桨在水中的工作状态，优化其水动力性能。
此外，新型的螺旋桨设计，如可调螺距螺旋桨和导管螺旋桨，能够根据不同的航行条件调整工作状态，进一步提高推进效率。
船舶的动力系统选择也是影响推进效率的重要因素。
传统的内燃机作为船舶的主要动力源，其燃烧效率和排放性能对能源利用和环境影响有着直接的关系。
近年来，随着技术的发展，燃气轮机、电力推进系统和混合动力系统等新型动力方案逐渐受到关注。
燃气轮机具有功率密度高、启动迅速等优点，但燃油消耗较高；电力推进系统则具有调速范围广、机动性好等特点，通过优化能量管理系统，可以提高能源利用效率；混合动力系统结合了多种动力源的优势，能够根据航行工况灵活切换，实现最佳的燃油经济性。
在船舶的运营过程中，船舶的维护和管理同样对推进效率有着不可忽视的影响。
定期对船体进行清洁和保养，去除附着在船体表面的海洋生物和污垢，可以减少船体的粗糙度，降低阻力。
同时，对螺旋桨和轴系进行定期检查和维修，确保其处于良好的工作状态，避免因磨损和变形导致的效率下降。
多目标进化算法在船舶设计中的应用
２ 船 舶 概 念 设 计 优 化 模 型
本文 讨论 一艘 载重 量 ＤＷ＝５ ０ ０ ０ ０ ｔ ， 载 运 散 装原 油 的 尾 机 型 柴 油 机 远 洋 油 轮 ， 主 机 选 用
第一作者简介 ： 周
奇（ １ ９ ９ ０一） ， 男， 硕士生
研究方向 ： 舰船总体性能优化设计与决策
Ｅ－ ｍａ ｉ ｌ ： ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ｂ ｏ ７ ０ １ ＠１ ２ ６ ． ｃ ｏ ｍ
空间， 这 些做 法将 不可避 免地 陷入 局部最 优 ， 或遗 漏 更好 的可 行 解 。随 着计 算 机 技 术 的发 展 ， 多目 标进 化算法 得 到了广泛地 发展与 应用 ， 产 生 了 Ｎ Ｐ Ｇ Ａ、 Ｓ Ｐ Ｅ Ａ ２、 Ｐ Ａ Ｅ Ｓ 、 Ｐ Ｅ Ｓ Ａ、 Ｎ Ｓ Ｇ Ａ — ｎ等 多 目标 进
相互制 约 ， 对 其 中一 个 目标 优化 必 须 以牺 牲其 它 目标作 为代 价 ， 因此 很 难 找 到 真正 意 义 上 的最 优 解 。与单 目标优 化 问题 的本 质 区别在 于多 目标优 化 问题 的解 不是 惟 一 的 ， 其 特 点 为至 少 存 在 一个 目标优 于其 它所 有 的解 ， 这 样 的解 称 之 为 非 支配 解， 或Ｐ ａ ｒ ｅ ｔ ｏ解 ， 其 集合 即为 Ｐ ａ ｒ ｅ ｔ ｏ 最 优解 集 。 进化 算法作 为 一 类启 发 式 搜 索算 法 ， 通 过在 代 与代之 间维持 由潜 在解 组成 的种群 来实 现全 局
ｍａ ｘ Ｖ （ ｘ ）＝ ［ （ ） （ ） ， … （ ） ］
Ｆ ｉ ｎ ｄ
＝［ １ ， ２ ， …， ７ ２ Ｉ ］
Ｓ ． ｔ ． ｇ （ ）＜０ ｉ＝ １ ， ２ ， …， ｍ
船舶结构优化设计方法及应用
船舶结构优化设计方法及应用摘要：时代在快速发展，社会在不断进步，科技的不断发展与进步，对我国船舶建造提出了新的要求，针对结构展开优化设计，能提高船舶建造速度和质量，从而达到预期的建造目标。
在实际优化过程中要根据建造需求，融合现代船舶工程建造特点，利用最新的科学手段进行结构优化设计，确保船舶建造结构具有较强的综合性，并且能够随着科学的进步而创新，从而推动我国船舶建造产业发展。
本文针对船舶结构优化设计方法及应用展开分析，为相关工作人员提供借鉴参考。
关键词：船舶结构；优化设计；应用实践引言船舶结构优化设计，主要是指在符合刚度、强度、频率、稳定性以及制造等各类约束的基础上，充分发挥计算机编程及数学方法的作用，对船舶设计者所注重的结构参数（主要包括结构尺寸、布局、形式等）实施优化，确保目标值达到最优的设计过程。
1船舶建造特点1）建造周期长船舶建造项目周期长，工期都在一年以上，而且各工序之间环环相扣，必须做好全面的施工计划，确定各重大节点的目标时间，按需扩展到各个工序，配备相关作业人员，项目按计划顺利的向下开展。
2）工种类别多船舶建造项目主要分为船体、轮机、管路、电气、涂装、内装这六大类，又可细分为装配工、焊工、打磨工、管工、电工、油漆工、装修工等，工种繁多，而且工种之间联系紧密，需要良好的施工安排和协调管理，促进项目平稳的运转。
3）安全风险高船舶建造行业是高危行业，生产过程中存在大量的焊接、碳刨作业，大型分段吊装作业、高空及临边临水作业、密闭舱室的涂装作业等，都容易造成事故。
只有通过有效管理才能保证项目安全推进。
2船舶结构优化设计方法及应用2.1经典数学规划法数学规划法属于较为传统的规划理论，不过整体相对较为全面，并且具有较大的应用范畴，同时在收敛性上也有一定保障，但也存在较为复杂的计算步骤，收敛所需要的时间也比较长。
例如在针对多个变量的优化方面，就会暴露出很多应用缺陷。
目前数学规划方法在不断完善，而且充分融合了准则法，能够发挥出较多的设计优势，尤其在力学特征等方面，像选取显示逼近、有效限制、连接变量等，大幅度增加了运算速度。
舰船概念设计多目标优化和多属性决策研究
ｂ ｉ ｐ ｒａ ｈｆｒｍｕｔ ｏ ｊｃｉｅｏ ｔ ｚｔ ｎ ｓ ｄ ｆ ａ ａ ｓ ｉ ｒｎ ｉａ ａａ ｔｒ ｉ ｏ ｅ ｐｕ ｒ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｌ —ｂｅ ｔ ｐｉ ａｉ ｔ ｙｏ ｖ ｌ ｈｐ Ｓｐ ｉｃｐ ｌｐ ｒｍｅｅｓ ｎｅ ｎ ｅ ｔ— ｄ ｉ ｖ ｍｉ ｏ ｕ ｎ
标 优 化 和决 策 问题 。对 于 多 序 的 多 目标 进 化优 化 算 法 （ Ｓ Ａ Ｉ） 求 出 Ｎ Ｇ Ｉ ， Ｐｒｔ 优 解 ， ａ ｏ最 ｅ 由这 些 Ｐ ｒｔ最 优 解 构 成 决 策 矩 阵 。基 于 信 息 熵 方 法 和 层 次 分 析 法 （ Ｈ ） 合 得 到 属 性 权 ａｅ ｏ Ａ Ｐ联
ｒｈ Ｉ Ｎ Ｇ Ｉ ｓｅ ｐｏｅ ｐ ｒｘ ａｅｔ ｅ ｏ Ｐ ｒｔ ｓｌ ｉｎｔｒｕｈａ ｖｌｔ ｎ ｒ ｏ — ｉ ｍ Ｉ （ Ｓ Ａ Ｉ）ｉ ｍ ｌｙｄｔ ａｐｏｉ ｔ ｈ ｓｔ ｆ ａｅ ｏ ｔ ｏ ｇ ｎｅｏ ｉ ａｙ ｐ ｔ ｏ ｍ ｅ ｏ ｕｏ ｈ ｕｏ ｔ ｚｔ ｎｐｏｅｓ ｎｔｅｓｂｅｕ ｎ ｓ ｇ ， ｕｔ ａ ｒ ｕｅｄ ｃ ｉ ａ ｉｇ（ Ｄ ｉ ａｉ ｒｃｓ．Ｉ ｕ ｓｑ ｅｔ ｔ ｅ ａｍ ｌ—ｔｉ ｔ ｅｉ ｏ ｍ ｋｎ ＭＡ Ｍ）ａｐｏｃ ｓ ｍｉ ｏ ｈ ａ ｉ ｔｂ ｓ ｎ ｐ ｒａｈｉ
客 观 地 选 择 合 理 的 主 要参 数 。 这种 综 合 方法 也 能 够 广 泛 应 用 于舰 船 其 它 设 计 领 域 。 关 键 词 ：多 目标 优 化 ；多 属 性决 策 ； 合 赋 权 ； 念 设 计 ； 船 组 概 舰 中 图分 类 号 ： ６ ２ ３ Ｕ ６ ． 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ３— １ ５ ２ ０ ） ３—１ １７ ３ ８ （ ０ ８ Ｏ ４一Ｏ ４
基于改进yolov5的船舶目标识别
基于改进yolov5的船舶目标识别摘要：随着船运流量的增加，也出现了相应的管理问题，例如对海上非法捕鱼、海盗行为、贩毒、非法货物运输的严厉打击，以及针对海上事故的救援。
因此海域管理必须依靠船只巡航以及设备的监控、检测，形成一套实时监测系统，对我国的海洋管理具有重要的理论意义和应用价值。
针对海上环境复杂多变、船舶目标检测精度不足和效率低下的问题，提出基于改进yolov5的船舶目标检测算法，在主干网络添加坐标注意力机制，以提升算法的特征提取能力；使用DIOU_Loss代替原有的损失函数，增加检测准确度和定位精度；应用GhostConv 卷积，减小模型量的同时而保持精度基本不变。
实验结果表明，相比与改进前的yolov5，改进算法的平均精度均值（mAP）、精准率（P）和召回率（R）分别提升了2.0%、1.7%、1.5%，验证了改进算法对船舶识别有很好的效果。
关键词：Yolov5网络；模型训练；目标检测；船舶识别Ship target recognition based on improved yolov5Abstract: With the increase in shipping flows comes a corresponding management problem, such as a crackdown on illegal fishing at sea, piracy, drug trafficking, illegal cargo transport, and the rescue of maritime accidents. Therefore, sea area management must rely on ship cruise and equipment monitoring and detection, forming a set of real-time monitoring system, which has important theoretical significance and application value for our ocean management. Aiming at the problems of complex and changing Marine environment, insufficient accuracy and low efficiency of ship target detection, a ship target detection algorithm based on improved yolov5 is proposed, and coordinate attention mechanism is added to the backbone network to improve the feature extraction ability of the algorithm. DIOU_Loss is used to replace the original loss function to increase the detectionaccuracy and positioning accuracy. Using GhostConv convolution, the model size is reduced while the accuracy is kept basically unchanged. The experimental results show that compared with the yolov5 before improvement, the mean precision (mAP), accuracy (P) and recall rate (R) of the improved algorithm are increased by 2.0%, 1.7% and 1.5% respectively, which verifies that the improved algorithm has a good effect on ship identification.Key words: Yolov5 network; Model training; Object detection; Ship identification当前，船舶目标检测研究可大致分为两类，一类基于传统的图像处理技术，主要是利用滑动窗口[1]的思想，获取候选区域的HOG特征[2]和SIFT特征[3]利用支持向量机[4](support Vector machine,SVM)，通过图像分割、特征提取和分类识别的过程达到检测的目的。
多目标遗传算法在水面船舶快速性优化设计中的应用
Ｓ ｒｎ ｅ ｅ ｃＡ ｇｒｈ ＩＴ ｅｏｊｃ ｖｓａｅｈｂ ｄｅ ｃ ｎ ｙｒｔ ｆ ｒｐ ｌ ｏ ｙｔｍ ａ ｄｄｓｌｃｍ ｎ ｏｔ ｇＧ ｎ ｔ ｌ ｉ ｍ Ｉ． ｈ ｂｅｔ ｅ ｒ ｙｒ ｆ ｉ ｃ ａ ｏｏ ｏｕｓ ｎｓｓ ｎ ｉ ａｅ ｅ ｔ ｉ ｉ ｏｔ ｉ ｉ ｉ ｅ ｉ ｐ ｉ ｅ ｐ
Ｖ １２ Ｎ ． ｏ． ２ ｏ５ Ｏ ｔ ０８ ｃ．２ ０
多 目标遗传算法在水 面船舶快速性 优 化设 计中的应用
李 学 斌
（ 武汉第二船舶设计研究所 ， 湖北 武汉 ４０ ６ ） ３０ ４
摘
要 ：在船舶设计 中， 、 、 船 机 桨的匹配问题一直是设计人 员最关 注 的问题之一 ． 速性 良好 的船舶应使 得船 、 快 主机 和
中图分类号 ： ６ １ Ｕ ６ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ： ６ ３— ８ ７ ２０ ）５— ０ １— ５ １７ ４ ０ （０ ８ ０ ０ ０ ０
Ａｐ ｌ ａｉｎｏ ｌ－ｂｅｔ ｅｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｏｔｅｏ ｔ ｌ ｐｉ ｔ ｆｍｕｔ ｏ ｊｃｉ ｅ ｅｉ ａｇ ｒｔ ｔ ｈ ｐｉ ｃ ｏ ｉ ｖ ｃ ｈ ｍａ
法等． 由于事先设定 了偏好信息 ， 缩减了搜索空间 ， 将不可避免地遗漏更好的可行解 ， 而系统地改变先验 值 并 不能保 证 Ｐｒｔ ａｅ ｏ最优解 能 够在 前沿 上均 匀分 布 ． 目前 涌现 出多 种多 目标 进化 算法 ， 形成 了一 个 热 门
的研究 领域 ．
在研究螺旋桨终结设计时， 通常认为船的有效马力曲线 已经获得 ， 推力减额和伴流分数已知 ， 且不
ｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｇ ｔｔ ｍ ａ ｅ ｌ ｂ ｌ ｔ ｔ ｈ ｏ ｍｉａｉ ａ ｉ ｌ ． ｏ
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｓｉ ｅｉ ； ｐ ｅ ｉｅｓ ｍ ｌ－ｂ ｃ ｖ ｐｉ ｉ ｔ ｎ ｖｌｔ ｎａ ｏｉ ｍ ｙｗ ｒ ｓ ｈｐｄ ｓ ｎ ｓ ｅｄｎｓ ； ｕｔ ｏｊ ｔ ｅｏ ｔ ｚ ｉ ；ｅｏ ｉ ｌ ｒｈ ｇ ｉ ｅｉ ｍ ａｏ ｕｏ ｇ ｔ
《NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及应用研究》
《NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及应用研究》篇一一、引言在现实生活中，多目标优化问题广泛存在于各种工程、经济、社会等领域的决策问题中。
如何有效地解决这些问题，一直是学术界和工业界关注的焦点。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种模拟自然进化过程的搜索启发式算法，在多目标优化问题上具有独特的优势。
其中，NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）以其高效的非支配排序策略和精英保留策略等优点，成为了解决多目标优化问题的主流算法之一。
然而，随着问题的复杂性和规模的不断增加，NSGA-Ⅱ仍存在一些不足。
本文旨在研究NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进方法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、NSGA-Ⅱ算法概述NSGA-Ⅱ算法是一种基于遗传算法的多目标优化算法，其核心思想是通过非支配排序和精英保留策略来保持种群的多样性，从而在搜索过程中找到Pareto最优解集。
该算法通过选择、交叉和变异等操作，不断迭代优化种群，最终得到一组分布均匀且覆盖整个Pareto前沿的解集。
三、NSGA-Ⅱ算法的改进针对NSGA-Ⅱ算法在处理复杂多目标优化问题时可能出现的早熟收敛、种群多样性不足等问题，本文提出以下改进措施：1. 引入动态调整的交叉和变异概率：根据种群的进化情况动态调整交叉和变异概率，以提高算法的局部搜索能力和全局搜索能力的平衡。
2. 引入局部搜索策略：在非支配排序后，对种群中的个体进行局部搜索，以进一步提高解的质量和多样性。
3. 引入自适应惩罚边界交叉法（Adaptive Penalty-Based Boundary Intersection Method）：通过自适应地调整惩罚因子和边界交叉策略，更好地处理Pareto前沿的边界问题。
四、改进后的NSGA-Ⅱ算法应用研究为了验证改进后的NSGA-Ⅱ算法在实际应用中的效果，本文将其应用于多个典型的多目标优化问题中，包括多目标函数优化、多约束优化等。
通过与原始NSGA-Ⅱ算法和其他经典多目标优化算法进行对比，本文发现改进后的NSGA-Ⅱ算法在求解效率和求解质量上均有所提高。
船舶流体力学研究的最新进展与应用
船舶流体力学研究的最新进展与应用船舶在海洋中的航行涉及到复杂的流体力学现象，对于船舶流体力学的研究一直是船舶工程领域的重要课题。
近年来，随着计算技术的飞速发展以及实验手段的不断创新，船舶流体力学研究取得了一系列显著的进展，并在船舶设计、性能优化和海洋工程等方面得到了广泛的应用。
一、船舶流体力学研究的最新进展1、数值模拟技术的突破数值模拟已经成为船舶流体力学研究的重要手段之一。
随着计算机性能的不断提升，计算流体力学（CFD）方法在精度和效率上都有了极大的提高。
高精度的湍流模型和多相流模型的发展，使得对船舶周围复杂流场的模拟更加准确。
例如，大涡模拟（LES）和分离涡模拟（DES）能够捕捉到更精细的湍流结构，为船舶阻力和推进性能的预测提供了更可靠的依据。
2、实验技术的创新在实验方面，粒子图像测速技术（PIV）、激光多普勒测速技术（LDV）等先进的测量手段被广泛应用于船舶流体力学研究。
PIV 技术可以实现对整个流场的瞬时速度测量，获取丰富的流场信息。
此外，水槽和水池试验设施的不断改进，如增加造波和消波装置，使得实验条件更加接近真实海洋环境，提高了实验结果的可靠性。
3、多学科交叉融合船舶流体力学与其他学科的交叉融合日益深入。
例如，与材料科学结合，研究新型减阻材料在船舶表面的应用；与控制工程结合，实现对船舶运动的智能控制以优化流体动力性能；与生物力学结合，从鱼类游动的高效机制中获取灵感，为船舶的节能设计提供新思路。
4、不确定性分析与优化在船舶设计过程中，考虑不确定性因素的影响变得越来越重要。
通过概率分析和可靠性设计方法，可以评估设计参数的不确定性对船舶流体力学性能的影响，从而提高设计的可靠性和稳健性。
同时，基于优化算法的船舶流体力学性能优化也取得了重要进展，能够在多目标、多约束条件下找到最优的船舶外形和结构参数。
二、船舶流体力学研究的应用1、船舶设计与性能优化船舶流体力学的研究成果直接应用于船舶的设计和性能优化。
船舶结构优化设计的算法研究
船舶结构优化设计的算法研究船舶作为一种重要的水上交通工具，其结构的安全性、稳定性和经济性一直是船舶设计中的关键问题。
为了满足不断提高的性能要求和降低成本的需求，船舶结构优化设计成为了船舶工程领域的一个重要研究方向。
而算法在船舶结构优化设计中起着至关重要的作用，它能够有效地提高设计效率和质量，为船舶的创新设计提供有力的支持。
在船舶结构优化设计中，算法的选择和应用需要考虑多个因素，如设计变量的类型和数量、约束条件的复杂性、目标函数的特性等。
常见的船舶结构优化算法可以分为传统优化算法和现代智能优化算法两大类。
传统优化算法包括梯度法、牛顿法、共轭梯度法等。
这些算法通常基于目标函数的导数信息来进行搜索，具有收敛速度快、计算效率高的优点。
然而，它们对于复杂的非线性问题和多峰问题往往容易陷入局部最优解，而且对初始点的选择比较敏感。
例如，梯度法通过计算目标函数的梯度来确定搜索方向，沿着梯度的反方向进行迭代搜索。
这种方法在目标函数具有良好的凸性和光滑性时效果较好，但当面对具有多个局部极值点的非凸函数时，很容易陷入局部最优解。
牛顿法则利用目标函数的二阶导数信息来构建搜索方向，具有更快的收敛速度。
但它需要计算海森矩阵，计算复杂度较高，并且对于初始点的要求更为严格。
共轭梯度法结合了梯度法和牛顿法的优点，在一定程度上克服了梯度法收敛速度慢和牛顿法计算复杂的缺点，但仍然存在局部收敛的问题。
相比之下，现代智能优化算法在处理复杂的船舶结构优化问题时表现出了更强的适应性和鲁棒性。
常见的智能优化算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
遗传算法是一种基于生物进化原理的随机搜索算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作来实现优化。
它具有全局搜索能力强、对问题的依赖性小等优点。
在船舶结构优化中，可以将船舶的结构参数编码为染色体，通过不断进化种群来寻找最优解。
模拟退火算法则借鉴了固体退火的过程，以一定的概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。
船舶航行路径优化算法研究
船舶航行路径优化算法研究在现代航海领域，船舶航行路径的优化是一个至关重要的问题。
优化船舶航行路径不仅能够提高运输效率、降低运营成本，还能增强航行的安全性和减少对环境的影响。
为了实现这些目标，研究人员不断探索和创新各种船舶航行路径优化算法。
船舶航行路径优化面临着诸多挑战。
首先，海洋环境复杂多变，包括水流、风向、海浪等因素都会对船舶的航行产生影响。
其次，船舶自身的性能和限制，如航速、转向能力等，也需要在路径规划中加以考虑。
此外，还需要满足各种航行规则和法规的要求，以及应对可能出现的突发情况。
目前，常见的船舶航行路径优化算法可以大致分为两类：传统算法和智能算法。
传统算法中，最常用的是动态规划算法。
动态规划通过将复杂的问题分解为一系列子问题，并逐步求解这些子问题，最终得到整个问题的最优解。
在船舶航行路径优化中，动态规划可以根据不同的阶段和条件，计算出最优的航行决策。
然而，动态规划算法在处理大规模问题时，可能会面临计算量过大、存储需求高的问题。
另外，线性规划算法也在船舶航行路径优化中有所应用。
线性规划通过建立目标函数和约束条件，来求解最优的路径方案。
但其局限性在于，它通常假设问题是线性的，而实际的船舶航行问题往往具有非线性的特征。
相比传统算法，智能算法在处理船舶航行路径优化问题时表现出了独特的优势。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异原理的智能算法。
它通过模拟生物的进化过程，不断生成和优化潜在的路径解决方案。
在船舶航行路径优化中，遗传算法可以有效地处理复杂的约束条件和多目标优化问题。
它能够在较大的搜索空间中找到较为理想的航行路径，但可能存在收敛速度较慢和容易陷入局部最优解的问题。
蚁群算法则是受到蚂蚁觅食行为的启发而产生的。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会通过释放信息素来引导同伴找到最优路径。
在船舶航行路径优化中，蚁群算法可以通过信息素的更新和传播，逐步找到最优的航行路径。
然而，蚁群算法的性能在很大程度上取决于参数的设置，需要进行大量的实验和调试。
基于多目标优化的船舶航行路径规划技术研究
基于多目标优化的船舶航行路径规划技术研究随着社会的发展和科技的进步，海洋运输在国家经济活动中显得越来越重要。
而在进行海洋运输过程中，船舶的航行路径规划问题变得越来越复杂。
因此，如何设计一种高效、优化的航行路径规划技术成为了学术研究的重点之一。
多目标优化作为一种常见的优化方法，近年来也被广泛应用于船舶航行路径规划中。
多目标优化的基本思想是在多个目标之间寻求权衡平衡，优化结果往往更全面完善。
本文将对基于多目标优化的船舶航行路径规划技术进行深入研究，并结合实际应用案例分析其优缺点。
一、多目标优化的基本理论1.1 多目标优化的定义多目标优化是在满足多个目标的情况下，选择最优解的一种数学模型。
与单目标优化不同，多目标优化需要在多个目标之间进行权衡平衡，最终找到一种全面、完善的结果。
1.2 多目标优化的应用多目标优化在许多领域都有着广泛的应用，如：金融、交通、医疗、环境等。
其中，在航行路径规划领域中，多目标优化也被广泛应用。
二、船舶航行路径规划技术的研究现状众所周知，在海运业务中，船舶的航行路径规划是十分复杂的。
因此，随着科技的不断进步和大数据技术的兴起，船舶航行路径规划技术也逐渐得到了广泛应用。
当前，船舶航行路径规划技术主要包括以下几个方面：2.1 基于约束优化方法的航行路径规划技术这种方法通过对船舶航速、航向和航迹等约束条件的分析，制订出船舶的最优路径。
但是该方法在解决复杂环境下的航行路径问题时其效率较低。
2.2 基于遗传算法的航行路径规划技术遗传算法通过模拟自然界中的优胜劣汰机制，不断变异和进化，从而获得较优的解。
该技术在求解船舶航行路径规划问题中具有不错的效果。
2.3 基于粒子群算法的航行路径规划技术粒子群算法通过粒子之间的信息交流，不断调整每个粒子的位置和速度，寻找到全局最优解。
该方法具有较高的求解精度和实用价值，是航行路径规划技术中的一种重要方法。
三、基于多目标优化的船舶航行路径规划技术基于多目标优化的船舶航行路径规划技术是当前船舶航行路径规划领域中的研究热点。
《NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及应用研究》
《NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及应用研究》一、引言随着科学技术的飞速发展，多目标优化问题在众多领域中日益凸显其重要性。
NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法第二代）作为一种有效的多目标优化算法，在解决复杂问题中发挥了重要作用。
然而，原始的NSGA-Ⅱ算法仍存在一些局限性，如计算量大、收敛速度慢等。
因此，对NSGA-Ⅱ算法的改进及其应用研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、NSGA-Ⅱ算法概述NSGA-Ⅱ算法是一种基于遗传算法的多目标优化方法，通过非支配排序、个体选择、交叉和变异等操作，实现多目标优化问题的求解。
该算法能够处理具有多个冲突目标的优化问题，广泛应用于机械设计、生产调度、能源管理等领域。
三、NSGA-Ⅱ算法的改进针对NSGA-Ⅱ算法的局限性，本文提出以下改进措施：1. 引入局部搜索策略：在遗传算法的迭代过程中，引入局部搜索策略，通过在解空间中寻找更优解，提高算法的收敛速度和求解精度。
2. 动态调整交叉和变异概率：根据种群的进化情况，动态调整交叉和变异概率，以适应不同阶段的优化需求，提高算法的适应性和求解效率。
3. 引入并行计算技术：利用并行计算技术，加快算法的计算速度，提高求解效率。
四、改进后的NSGA-Ⅱ算法应用研究1. 机械设计领域应用：将改进后的NSGA-Ⅱ算法应用于机械设计领域，解决多目标优化问题，如齿轮传动系统设计、机械臂路径规划等。
通过实验验证，改进后的算法在求解精度和收敛速度上均有显著提高。
2. 生产调度领域应用：将改进后的NSGA-Ⅱ算法应用于生产调度领域，解决生产过程中的多目标优化问题，如作业调度、资源分配等。
实验结果表明，改进后的算法能够更好地适应生产过程中的复杂需求，提高生产效率和资源利用率。
3. 能源管理领域应用：将改进后的NSGA-Ⅱ算法应用于能源管理领域，解决能源系统中的多目标优化问题，如风力发电、太阳能发电等可再生能源的调度和管理。
通过实际应用，验证了改进后的算法在提高能源利用效率和降低运行成本方面的优势。
船舶结构强度分析及设计优化
船舶结构强度分析及设计优化首先，对于船舶结构的强度分析，可以采用有限元法来进行模拟计算。
有限元法是一种将复杂结构分割成若干有限单元，并在每个单元内进行力学分析的方法。
通过数值计算，可以得到每个单元的应力、应变及变形等结果，从而进一步得到整个船体结构的强度情况。
在进行有限元分析时，需要考虑各种工况下的载荷作用，包括静态荷载、动态荷载、水流荷载以及海浪荷载等。
同时，还需考虑材料的强度和疲劳寿命等因素，以保证船舶结构在使用寿命内不会发生破坏。
其次，船舶结构的设计优化是指在满足强度要求的前提下，通过优化设计，使船舶的结构更加轻量化和高效化。
优化设计可以采用多目标优化方法，将结构的重量和成本等指标作为目标函数，建立优化模型。
通过改变结构的几何形状、材料的选择、构件的布局等，来寻求最佳的设计方案。
在进行优化设计时，需要考虑多种约束条件，如强度、稳定性、可靠性、制造工艺等，以及几何形状的限制等。
通过不断的迭代计算和优化过程，最终得到满足要求的最优设计方案。
船舶结构强度分析及设计优化的好处是多方面的。
首先，通过强度分析，可以确保船舶在各种工况下具有足够的强度和稳定性，从而提高船舶的安全性和可靠性。
其次，通过设计优化，可以降低船舶的结构重量和成本，提高船舶的经济性和运营效益。
此外，强度分析和设计优化还可以为后续的船舶改进和性能提升提供基础。
总之，船舶结构强度分析及设计优化是一项重要且复杂的工作，它需要运用数值模拟和优化方法来对船舶结构进行分析和设计，以满足强度要求、提高经济性和安全性。
这是一个综合性的工程，需要考虑多个因素和约束条件，并进行多方面的优化和验证。
只有通过系统的、科学的分析和设计，才能够使船舶结构更加安全、经济和可靠。
基于多目标遗传算法的船舶修理计划优化研究
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｔ ｅ ｃ ｎ ｔｕ ｔｏ ｆｍａ ｎｅ ａ ｃ ｓｉｎ ｐ ａ ｎ ｎ ｏ ｈｐ ｅ ｕｉｍｅ ｔｉ ｅｙ ｃ ｍｐ ｅ ａ ｋ． Ｍａ ｙ ｔａ ｔ ｈ ｏ ｓｒ ｃ ｉｎ ｏ ｉｔ ｎ ｎ ｅ ｍｉｓｏ ｌｎ ｉ ｇ ｆｒｓ ｉ ｑ ｐ ｎ ｓａ ｖ ｒ ｏ ｌｘ ｔ ｓ ｎ
ｒｈ １ （ Ｓ Ａ Ｉ）ｉ ｅ ｐｏｅ ｒｈｓ ｒｂ ｍ ｔ ｏ ｔ ｎｔｅｓｔ ｆ ａｅ ｏ ｔ ｎ ｒｓｎ ｕ ｙ Ａｍｉ ｉ ｉｍ １ Ｎ Ｇ ｔ Ｉ ｓ ｍ ｌ ｄｆ ｉ ｐｏ ｌ ｂａ ｅ ｏ ｒｔ ｓｌ ｉ ｓｉ ｐｅｅｔ ｔｄ ． ｓ ｏ ｙ ｏｔ ｅ ｏ ｉ ｈ Ｐ ｏ ｕｏ ｎ ｓ ｓｎ
ｆ ｔ ｓ ｈｕｄｂ ａｅ ｎ ｃｏ ｎ．Ｉ ｅ ｅａ，ｍ ｎｍ ｍ ｔ ｅａｄｍｉｉ ｍ ｃｓ ａｅｔｅｋｅ ｂｅｔ ｅｆｎ — ａ ｏ ｏｌ ｅｔ ｎｉｔ ａｃｕ ｔ ｎｇｎｒｌ ｉｉ ｕ ｉ ｎ ｎ ｃ ｒｓ ｋ ｏ ｍ ｍｕ ｏｔ ｒ ｈ ｅｎｏｊｃｉ ｃ ｖ ｕ
第２ ４卷
第 ３期
中 国 修 船
ＣＨＩ ＮＡ ＳＨＩ ＰＲＥＰＡＩ Ｒ
Ｖ０ ． ４ Ｎｏ ３ １２ ．
２１ ０ １年 ６ 月
Ｊ ｎ ２ １ ｕ 的船 舶修 理 计 划优 化 研 究
陈雅 菊
（ 昌船 舶 重工有 限责任公 司，湖北 武 汉 ４ ０ ６ ） 武 ３ ０ ０
船舶船体结构设计的最新趋势与优化方案
船舶船体结构设计的最新趋势与优化方案近年来，船舶船体结构设计一直受到广泛关注。
随着科技的发展和需求的变化，船舶船体设计不断迎接新的挑战，并不断优化方案。
本文将介绍船舶船体结构设计的最新趋势，并提出一些优化方案。
1. 轻量化设计轻量化设计是当前船舶船体结构设计的重要趋势之一。
通过采用新材料和新技术，减少船体自重可以提高船舶的载重能力和燃油效率。
例如，船舶船体可以采用高强度钢材代替传统材料，或者采用复合材料来替代部分船体结构。
同时，借助先进的结构分析和仿真软件，可以更准确地评估结构的强度和刚度，进一步减少结构重量。
2. 多功能化设计多功能化设计是船舶船体结构设计的另一个重要趋势。
为了适应不同的运输需求和市场需求，船舶的船体结构需要具备灵活性和多功能性。
例如，船舶可以设计成能够适应不同货物类型和尺寸的货舱结构，以提高运输效率。
同时，船舶船体的设计也需要考虑到未来的可持续性需求，例如安装绿色能源装置或水净化设备等。
3. 数字化设计与优化随着数字化技术的发展，船舶船体结构设计也逐渐实现数字化设计与优化。
通过使用CAD（计算机辅助设计）和CAM（计算机辅助制造）等软件工具，设计师可以更快速、精确地绘制船舶的船体结构。
此外，借助模拟和优化软件，可以对不同结构方案进行仿真和评估，以找到最优解。
数字化设计与优化可以大大提高设计效率和准确性。
4. 抗风浪设计船舶航行过程中会遇到不同的气候和海况，如强风和大浪等。
因此，船舶船体结构的抗风浪设计也成为当前的研究热点之一。
通过合理设计船体的形状和结构，可以提高船舶的稳定性和航行性能，降低遇到恶劣气候时的风险。
例如，采用反凸船型、增加船体防浪板、改造船体船首等措施，都可以改善船舶的抗风浪能力。
5. 环保设计在当前环境保护和气候变化的背景下，船舶船体结构的环保设计也备受关注。
船舶的运输和航行过程中会排放废气和废水，这对海洋生态环境造成一定的污染。
因此，船舶船体结构设计需要考虑减少污染物排放的措施。
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优化 过程 。本 文对 传 统 的固定 加权 和 方法 加 以改进 ，采 用 随机 加权 方 法 ，即采 用 随机生 成 的权系 数来 代替 固定权 系数 。可 随机 生成 足够 多 的权系 数 ，克服 了固定加 权方 法对 Ｐ ｒｔ 沿形状 敏感 的弱 点 。 ａｅｏ前
典方 法将 多 目标 问题转 换 为单 目标 后求 解 。常 见 的有加 权 和法 、约 束法 、 目标规 划 方法 和最 小最 大方
法等 。冯 志强 和 程智 斌Ｌ采 用 分层 序 列法 把 多 目标 问题 转化 为 单 目标序 列 ，讨 论 了客货 船 的总 体尺 度 １ Ｊ 优 化 设计 问题 。李文 龙和 谭家 华等 采用 最小 偏差 方法 把 ２ 个 目标 的 问题 简化 为单 目标 问题 ，用混 沌 ］ 算 法研 究 了集装 箱船 的主尺 度优 化 ，还 使用 遗传 算 法研 究 了海上 石 油储 油船 的容 量 以及 主 尺度 确定 的
优化 问题的 Ｐ ｒｔ 化解和 Ｐ ｒｔ ａｅ ｏ优 ａｅｏ前沿。 和固定权系数相 比， 种方 法能够找 到非凸均衡 面上所有 的 Ｐ ｒｔ 这 ａｅ ｏ
最优解。采用 Ｔ Ｐ Ｉ 法进行多属性决策 （ Ｄ ） 究，对 Ｐｒ ｏ Ｏ ＳＳ ＭＡ Ｍ 研 ａ ｔ 最优解给 出排序 。针对船舶概念设计 ｅ 阶段主尺度确 定过程的多 目 标优 化问题，给出 了一艘 散装 货船 两个优 化 目 的数值 算例 计算结果表 明， 标 随机 加权和方法可以求出多 目 Ｐｒ ｏ 标 ａ ｔ 最优解集 ，和先验加权方法相 比，随机加权 方法 能为设计者提供更 ｅ
多的选择 ；和遗传 算法相 比，现在的方法 简便 且精度 良好 。
关 键 词 ：船舶、舰船工程；多 目 标优化；随机权系数；多属性决策；信息熵 中 图 分 类 号 ：Ｕ ６ ６１ 文 献标 识码 ：Ａ
０ 引 言
在船 舶概 念 设计 中优 化设 计 方法 常用 于主 尺度 选取 、方案 优化 以及 技术 经济 论 证等 。事 实上 ，船 型优 化 是一个 多 目标优 化 和 多属性 决 策 的问题 。很 多 学者 对船 型优 化 问题进 行 了研 究 ，大 多是基 于经
多属性决策理论【，分别采用 Ｔ Ｐ Ｉ 刚 Ｏ ＳＳ方法理想解方法从 Ｐｒｔ解集中挑选 出最终满意解 。 ａ ｏ ｅ
１ 理 论 分析
在 多 目标优 化 中， 由于 目标 之 间相互 冲 突 ，很 难 找到一 个 真正 意义 上 的最优 解 ，然 而存在 这样 的 解 ，它 至少有 一个 目标 是优 于其他 所有 解 的，称 之为 非支配 解 ，或 Ｐｒｔ ，这 些解 的集 合称 为 Ｐ ｒ ｏ ａｅｏ解 ａｅ ｔ
最优解 集 。多 目标优 化 问题 的主 要任 务是 求得 Ｐ ｒｔ 优解 集 。 ａｅ ｏ最 对 于 具有 个 目标 函数 的问题 ，采用 随机 加权和 方法 求 Ｐ ｒｔ ａｅｏ最优 解算 法 的具体 流程 如下所 述 。
（ ）随机 产生 一组权 值 ｗ，（ １ ．） １ ｉ ｉ ， ， ，将 多 目标 问题 转换 为单 目标 问题 ＝ ２
问题 。林焰和 纪 卓 尚等 使用 模拟 退 火 和 多 目标 规划 方法 ［研 究 了船舶 主尺 度 的确 定和 优化 问题 。 Ｊ 】 ５ Ｊ
传 统多 目标优 化 方法 继承 了求解 单 目标 问题 的一 些成 熟 算法 的机 理 ，但也 存在 一些 局 限性 。一些 经 典方法 （ 固定 加权 和法 ）在 求解 多 目标优 化 问题 时 ，对 Ｐ ｒｔ 如 ａｅｏ最优 前沿 的形 状很敏 感 ，不 能很好
然 后采用 序列 二次 规划 算法 对 单 Ｅ标优 化 问题求 解 ，找 到全 局最 优 点 ，从而得 到多 目标 问题 的 Ｐ ｒｔ ｌ ａ ｏ ｅ
最优 解集 。 Ｐｒｔ 优解 集 求 出来 之 后 ，还 须 要根 据 决 策者 的偏好 ，挑 选 出最后 的折 中解或 最 优解 ，即对 多 ａｅｏ最
改进 的多 目标优化算法及其在船舶设计 中的应用
潘 治 ，李 学斌
（ 武汉第二船舶设计研究所 ，武汉 ４ ０ ６ ） ３ ０ ４
摘
要
对 多目标优化 问题的 固定加权和方法加 以改进，采用随机权系数方法将多 目标优化问题转换 成为单 目 标优化 问题 ，利用序列二次规划方法获得 问题的最优解。 由于权系数的随机性，多次运行能够得到多 目 标
（＝ ∑ ）
ｌ
）且 ∑Ｗ＝ ， ｅ１
ｉ Ｍ
式中
，
．
ｉ１ ， ． ，为 个 目标 函数 。 ＝ ， ．， ２．
（ ）采 用试 验 设计方法 确 定初始 样本 ２
５卷 １
第 ２期 （ 总第 １ ０期 ） ９
中
国
造
船
Ｖ １ １ Ｎｏ Ｓ ｒ ｌ ． ９ ） ｏ． ５ ． ｅｉ １ ０ ２（ ａ Ｎｏ
Ｊｎ ． ０ ０ ｕ ｅ２ １
２ １ 年 ６月 ００
Ｓ Ｐ ＨＩ ＢＵＩ ＬＤＩ ＮＧ ＯＦ ＣＨＩ ＮＡ
文章编 号：１０ —８ ２ ２ １） ２０ ９ —８ ００４ ８ （０ ０ ０ —０ ９０
收稿 日期 ：２０ ．２０ ；修 改稿 收稿 日期 ：２ １．３１ ０ ８１—２ ０００ ．０
１Ｏ Ｏ
中
国
造
船
学术 论文
属 性体 系结构 描述 的对 象 做 出全局 性 、整体 性 的评价 。 多属性 决策 方法 作 为运筹 学 的一 个分 支 ，它具 有 精确描 述评价 对象 的优 点 。 过化 多为 少和分 层处 理 ， 通 直接 给 出排序 ， 是一种 应用 广泛 的决策方 法 。 本文研 究 了船舶 主尺 度确 定过程 中的多 目标优 化设计 过程 ，给 出 了 Ｐｒｔ ａｅｏ最优 解和 前沿 。还基 于