ОБЗОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ КОНСТРУКЦИЙ КОМПРЕССОРНО-КОНДЕНСАТОРНЫХ АГРЕГАТОВ МЕТОДОМ КОНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
Анатацыя
Рассматривается задача многокритериальной оптимизации рамы компрессорно-конденсаторного агрегата. Дается краткий обзор методов и алгоритмов многокритериальной оптимизации. Приводится пример использования генетического алгоритма для поиска рациональных параметров рамы агрегата.
Аб аўтарах
С. КрасновскаяБеларусь
В. Напрасников
Беларусь
Спіс літаратуры
1. Норенков, И. П. Основы автоматизированного проектирования: учеб. для вузов: 4-е изд., перераб. и доп. / И. П. Норенков. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009.
2. Норенков, И. П. Эволюционные методы для решения задач проектирования и логистики: учеб. пособие / И. П. Норенков. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009.
3. Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем: конспект лекций / Е. С. Семенкин [и др.]. - Красноярск: СФУ, 2007.
4. Liu, G. P. Multiobjective Optimization and Control: Research Studies Press Ltd / G. P. Lui [et al.]. - Baldock, Hertfordshire, England, 2003.
5. Зеленков, Ю. А. Метод многокритериальной оптимизации на основе приближенных моделей исследуемого объекта./ Ю. А. Зеленков // Вычислительные методы и программирование. - 2010. - Т. 11, № 2. - С. 92–102.
6. Fonseca, C. M. Genetic algorithms for multi-objective optimization: Formulation, discussion and generalization / C. M. Fonseca, P. J. Fleming // Proc. of the 5th Intern. Conf. on Genetic Algorithms. - 1993. - Р. 416-423.
7. Fonseca, C. M. Multiobjective optimization and multiple constraint handling with evolutionary algorithms–Part II: Application example / C. M. Fonseca, P. J. Fleming // IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. - 1998. - Vol. 28, N 1. - Р. 38-47.
8. Deb, K. Multi-objective genetic algorithms: Problem difficulties and construction of test Functions. / K. Deb // Evolutionary Computation. - 1999. - Vol. 7, N 3. - Р. 205-230.
9. Deb, K. A Fast Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-objective Optimisation: NSGA-II. / K. Deb // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - 2002. - Vol. 6, N 2. - P. 182-197.
10. Konak, A. Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial. / A. Konak, D. W. Coit, A. E. Smith // Reliability Engineering and System Safety. - 2006.— Vol. 91, N 9. - P. 992-1007.
11. Гожий, А. П. Многокритериальные эволюционные методы и алгоритмы в задачах принятия решений сценар- ного планирования / А. П. Гожий // Системные технологии. - 2012. - Т. 2, № 79. - С. 20-28.
12. Ansys.com – Официальный сайт компании ANSYS.
13. Brochure optiSLanginside ANSYS Workbench.
14. ANSYS Help, Design Exploration User Guide.
15. Azarm, S. Comparison of two multiobjective optimization techniques with and withingenetic algorithms / S. Azarm, B. J. Reynolds, S. Narayanan // ASME Design Engineering Technical Conferences. - 1999, DETC99/DAC-8584.
16. Kurpati A. Constraint handling improvements for multiobjectivegeneticalgorithms / A. Kurpati, S. Azarm and J.Wu // Struct Multidisc Optim. - 2002. - Vol. 23. - P. 204-213.
17. Wierzbicki, A. P. A Quadratic Approximation Method Based on Augmented Lagrangian Functions for Nonconvex Nonlinear Programming Problems / A. P. Wierzbicki // IIASA Working Paper WP-78-061.
18. Exler, O. A trust region SQP algorithm for mixed integer nonlinear programming / O.Exler, K. Schittkowksi // Optimization Letters. - 2007. - Vol. 1, N 3. - P. 269-280.
19. Напрасников, В. В. Влияние упрощающих предположений в конечно-элементных моделях компрессорно- конденсаторных агрегатов на спектр собственных частот / В. В. Напрасников, С. В. Красновская // Системный анализ и прикладная математика. - 2014. - № 1-3. - С. 51-55