一種應(yīng)用于多目標(biāo)區(qū)間遺傳算法的排序方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及區(qū)間設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種應(yīng)用于多目標(biāo)區(qū)間遺傳算法的排 序方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 遺傳算法是一種全局優(yōu)化算法，它把每個(gè)變量可能的解表示成一個(gè)染色體的片 段，所有變量可能的解按順序排列成一條完整的染色體，每條染色體代表進(jìn)化過(guò)程中的一 個(gè)個(gè)體，處于同一代的所有個(gè)體稱為一個(gè)種群。在執(zhí)行遺傳算法之前，首先給出初始種群， 也就是一些假設(shè)的解。然后，把這些假設(shè)解置于問(wèn)題的環(huán)境中，并按照適者生存的原則，通 過(guò)交叉、變異、選擇等過(guò)程產(chǎn)生更適應(yīng)環(huán)境的新一代種群。這樣一代一代地進(jìn)化，最后就會(huì) 收斂得到問(wèn)題的最優(yōu)解。
[0003] 使用遺傳算法時(shí)，經(jīng)常會(huì)涉及多目標(biāo)問(wèn)題以及區(qū)間解問(wèn)題。多目標(biāo)問(wèn)題是指優(yōu)化 過(guò)程中存在多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，需同時(shí)考慮各目標(biāo)對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響。區(qū)間解問(wèn)題是指遺傳算 法計(jì)算過(guò)程中，每個(gè)個(gè)體代表一個(gè)變量區(qū)間，優(yōu)化結(jié)果需使用區(qū)間的形式表示。
[0004] 對(duì)于多目標(biāo)問(wèn)題，可以使用非支配排序的方法對(duì)所有個(gè)體進(jìn)行排序，進(jìn)而選出最 優(yōu)個(gè)體。這里以最大化問(wèn)題為例，表述非支配關(guān)系，對(duì)于兩個(gè)任意個(gè)體A，B:
[0005] (1)對(duì)于任意目標(biāo)函數(shù)f，均滿足f㈧〉f(B)，稱A占優(yōu)B(A>B)，或A支配B;
[0006] (2)若A不占優(yōu)于B，且B不占優(yōu)于A時(shí)，稱A與B無(wú)差別。
[0007] 非支配個(gè)體是指不被其它任何一個(gè)個(gè)體所支配的個(gè)體，它們的特點(diǎn)是如果對(duì)其中 一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行提高，必將損害其它至少一個(gè)目標(biāo)。所有非支配個(gè)體構(gòu)成或帕累托前沿，在帕 累托前沿上的個(gè)體不受任何其它個(gè)體支配。
[0008] 對(duì)于區(qū)間解問(wèn)題，可使用超體積評(píng)價(jià)個(gè)體的區(qū)間性能，進(jìn)而根據(jù)超體積大小對(duì)所 有個(gè)體進(jìn)行排序。超體積計(jì)算公式如下：
[0009]
[0010] λ為勒貝格測(cè)度，y為帕累托前沿，yraf為參考點(diǎn)。
[0011] 當(dāng)使用遺傳算法對(duì)室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，往往存在多個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)，而且期望的設(shè) 計(jì)結(jié)果往往是一個(gè)區(qū)間范圍，因此需同時(shí)解決多目標(biāo)問(wèn)題和區(qū)間解問(wèn)題。僅使用非支配排 序方法對(duì)個(gè)體進(jìn)行排序，不能體現(xiàn)個(gè)體的區(qū)間特性；僅根據(jù)超體積大小對(duì)個(gè)體進(jìn)行排序，需 計(jì)算所有個(gè)體的超體積，計(jì)算量大。因此，現(xiàn)有方法不能很好解決此問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 針對(duì)上述的現(xiàn)有技術(shù)及存在的問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種應(yīng)用于多目標(biāo)區(qū)間遺傳算 法的排序方法，當(dāng)使用遺傳算法對(duì)室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，實(shí)現(xiàn)了在一個(gè)區(qū)間范圍同時(shí)解決 多目標(biāo)問(wèn)題和區(qū)間解的問(wèn)題。
[0013] 本發(fā)明提出了一種應(yīng)用于多目標(biāo)區(qū)間遺傳算法的排序方法，包括以下步驟：。
[0014] 步驟1、根據(jù)設(shè)計(jì)對(duì)象確定設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)目標(biāo)；
[0015] 步驟2、利用遺傳算法的交叉變異過(guò)程得到多組符合設(shè)計(jì)要求的設(shè)計(jì)變量值，從 中搜索滿足設(shè)計(jì)要求的個(gè)體，使用計(jì)算流體力學(xué)方法計(jì)算新個(gè)體的適應(yīng)度，即設(shè)計(jì)目標(biāo)值， 即，根據(jù)設(shè)計(jì)變量值確定設(shè)計(jì)對(duì)象的邊界條件，使用流體力學(xué)方法計(jì)算得到設(shè)計(jì)對(duì)象內(nèi)部 的速度、溫度等的分布，進(jìn)而可以得到設(shè)計(jì)目標(biāo)值；
[0016] 步驟3、根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)值，同時(shí)使用超體積大小和非支配排序?qū)λ袀€(gè)體進(jìn)行排 序：若個(gè)體的設(shè)計(jì)目標(biāo)值符合設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，將其歸入子種群一；若個(gè)體的設(shè)計(jì)目標(biāo)值不符合 設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，將其歸入子種群二；在子種群一中，計(jì)算所有個(gè)體的超體積，根據(jù)超體積大小，從 大到小進(jìn)行排序，考慮了解的區(qū)間特性，使用個(gè)體超體積大小評(píng)價(jià)解的區(qū)間特性，超體積越 大，說(shuō)明該個(gè)體所在的區(qū)間越好；在子種群二中，使用非支配排序方法，對(duì)所有個(gè)體進(jìn)行排 序，解決多目標(biāo)問(wèn)題；
[0017] 步驟4、將子種群一與子種群二合并排序，子種群一排在子種群二之前；
[0018] 步驟5、通過(guò)非支配排序方法對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行排序，并使用錦標(biāo)賽算法進(jìn)行選 擇，利用選擇操作產(chǎn)生新種群：若新種群符合收斂標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)過(guò)程結(jié)束；否則繼續(xù)進(jìn)行交叉 變異過(guò)程，產(chǎn)生新種群。
[0019] 所述超體積的計(jì)算包括以下步驟：
[0020] 確定不同設(shè)計(jì)變量的子區(qū)間，即變量變化范圍，然后使用拉丁超立方體抽樣的方 法，在子區(qū)間內(nèi)抽取一定量個(gè)體，以計(jì)算流體力學(xué)進(jìn)行計(jì)算，得到相應(yīng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)值，選出 滿足設(shè)計(jì)要求的個(gè)體作為局部解，計(jì)算這些局部解構(gòu)成的超體積。
[0021] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明同時(shí)解決了遺傳算法的多目標(biāo)問(wèn)題和區(qū)間解問(wèn)題。
【附圖說(shuō)明】
[0022] 圖1為本發(fā)明的一種應(yīng)用于多目標(biāo)區(qū)間遺傳算法流程模型示意圖；
[0023] 圖2為座艙模型示意圖；
[0024] 圖3為解數(shù)量與遺傳代數(shù)的關(guān)系；
[0025] 圖4為座艙模型設(shè)計(jì)計(jì)算量與遺傳代數(shù)的關(guān)系。
【具體實(shí)施方式】
[0026] 以下結(jié)合附圖及【具體實(shí)施方式】，進(jìn)一步詳述本發(fā)明的技術(shù)方案。
[0027] 座艙模型的設(shè)計(jì)變量為入口速度Vin，入口溫度Τιη，入口角度Αιη、入口位置Lin以及 出口位置。入口和出口的尺寸相同，在窗戶的上側(cè)設(shè)置了 14個(gè)可選的出入口，下側(cè)設(shè)置 了 16個(gè)可選出入口。
[0028] 表1、座艙模型設(shè)計(jì)變量參數(shù)
[0029]
[0030] 表1為各設(shè)計(jì)變量的變化范圍及變化間隔。由于入口速度、入口溫度以及入口角 度是連續(xù)變量，入口位置及出口位置是離散變量，而區(qū)間解只針對(duì)連續(xù)變量，因此計(jì)算超體 積時(shí)只考慮入口速度、入口溫度以及入口角度三個(gè)變量。
[0031 ] 座艙模型的設(shè)計(jì)目標(biāo)如下：
[0032] (1) |PMVc|〈0· 5 ; (2) 0·lm/s〈Vhead〈0. 2m/s; (3)Vfeat〈0. 2m/s; (4)ΔΤ〈2· 8Γ。Vhead、 Vfea#Δτ代表頭部速度、腳部速度與垂向溫差。PMVc為修正的PMV(pred