协同优化算法成功的分解并优化多学科复杂系统
导读：系统中的各个学科相对独立，但又相互交叉和祸合，其复杂程度常常超出了人们的想象。多学科设计优化问题目前的研究现状及解决方法，阐述了协同优化方的基本理论和思路。由本站硕士论文中心整理。
1绪论
1. 1研究背景
随着科学技术的发展及市场竞争的日趋激烈，许多重要领域的系统设计不断向大型、复杂化发展。一个大型系统的设计往往需要涉及到多门学科，如一个机械系统的设计可能会涉及机、电、液等学科。系统中的各个学科相对独立，但又相互交叉和祸合，其复杂程度常常超出了人们的想象。因此，系统设计者不得不寻求自己原来所不熟悉的其他专业领域的理论和知识来支持设计，希望对复杂系统各部分的性能、质量、寿命等指标进行统一划，对分散的部分进行集中，对矛盾的部分进行协调，对不连续的部分进行补充等，形成一个较为完整的设计体系，使各学科在满足各自的约束条件下，得到一个总体最佳的设计方案。但是，以各专业知识为基础构成的数学物理模型、分析研究方法、设计理念和优化策略等各不相同，很难有一种共同认可的表达方式和解决方法能用在复杂系统的设计中，特别是产品的功能设计中，偏重任何一个学科而得到的设计方案都不是系统的总体最佳方案。
为了解决这类复杂的多学科系统优化设计问题，学术界提出了“多学科设计优化”的思想(Multidisciplinary Design Optimization)简称MDO o MDO充分利用了工程系统中相互作用的协同机制进行系统级和学科级的优化设计。目前，它己经开始应用于国内外航空、航天、汽车、机械等多个领域。
1 .2 MDO综述
多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization)，一，是一种具有广义特点的设计方法学，涉及到产品的全过程、全性能和全系统的优化，利用局部之间的相互作用，以尽可能高的效率求得尽可能优的设计方案或尽可能好的整体解。
计算机网络技术的发展、并行工程及集成制造技术的出现，给了优化设计理论及方法新的启示:将单个学科(领域)的分析及优化与整个系统中互为祸合的其它学科(领域)的分析及优化结合起来考虑，将并行工程的基本思想贯穿到整个设计阶段。MDO就是借鉴并行协同设计学理论和集成制造技术提出来的。它的主要思想是，在复杂系统设计的整个过程中，集成各个学科的知识、建模理论和分析工具，应用有效的优化设计策略，组织和管理设计过程，旨在通过各个学科间的相互作用所产生的协同效应获得系统的整体最优解，同时通过并行设计来缩短设计周期，节约成本，从而使设计出来的产品更具竞争力。
MDO追求地是全系统、全智能和全过程的最优。用它进行多学科设计优化，其意义主要体现在以下几个方面:
(1)设计的集成化处理，将产品的制造性，可维护性及成本费用等这些设计过程中没有考虑的因素贯穿到整个系统设计过程中。
(2)对系统设计进行了全局考虑，避免设计过程中各个学科设计的撞车，保证了设计的可行解。
(3)通过充分利用各个学科之间的相互作用所产生的协同效应，获得系统的全局最优设计方案。
(4)采用模块化处理方法，使已有的各学科分析模型几乎不需要用到多学科设计优化中，方便了集成处理，提高了设计结果的可信度。
1. 2.1 MDO的发展概况及研究现状
从二十世纪八十年代起MDO成为欧美等发达国家的工程设计界开创的一个新的研究领域，并在以后的三十年中取得了令人瞩目的成就。
1982年美籍波兰人J.Sobieszczanski-Sobieski在一篇求解大型结构优化问题的文献中首次提出了MDO的设想，文中他提出采用线性分解方法来求解MDO问题，并将系统划分为“分层(hierarchic ) "、“非分层(non-hierarchic )”和“混合分层(hybrid-hierarchic )系统”。在随后发表的一系列文章中他对MDO问题又作了进一步阐述，提出了基于灵敏度分析(Sensitivity Analysis)的MDO方法。由于当时很多国家都在致力于航空航天领域研究，并且由于航空航天系统的复杂性，因此MDO首先在这个领域得到了应用，并取得了巨大的成功，促进了多学科设计优化技术的发展。
1986年，在美国航空航天学会(AIAA )、航空航天局(NASA)和美国空军(USAF)等机构的倡导下。在NASA的Langley研究中心举行了第一届“多学科分析与优化”设计专题研讨会，之后每两年举行一次MDO学术大会，交流最近在这一领域的研究成果。有关MDO的论文和参加人数逐届增加，现在这个MDO的学术大会己经演变成国际学术会。
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摘要 3-4
Abstract 4
1 绪论 6-13
1.1 研究背景 6
1.2 MDO综述 6-11
1.2.1 MDO的发展概况............................ 7-9
1.2.2 MDO研究的主要内容 9-11
1.3 MDO的求解策略 11-12
1.4 本文主要研究内容 12-13
2 协同优化算法 13-22
2.1 概述 13-16
2.1.1 协同优..................................... 13-14
2.1.2 数学描述 14-16
2.2 标准协同优化算法 16-22
2.2.1 测试函数 17-19
2.2.2 标准协同............................................. 19
2.2.3 标准协同优化算法的缺陷 19-22
3 改进协同优化算法 22-34
3.1 协同优化算法....................... 22-26
3.1.1 动态松弛因子法 23-24
3.1.2 kriging法 24-26
3.2 改进算法的验证 26-33
........................................................
3.3 结论 33-34
4 改进协同优化算法在多学............................... 34-44
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