【摘 要】
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遗传算法具有良好的鲁棒性和全局优化等优点,但是需要进行大量目标特性的计算,因此计算量很大。针对这一问题,利用代理模型计算量小的优点,将代理模型引入到遗传算法中,建立
【基金项目】
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国家自然科学基金（10502043）资助
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遗传算法具有良好的鲁棒性和全局优化等优点,但是需要进行大量目标特性的计算,因此计算量很大。针对这一问题,利用代理模型计算量小的优点,将代理模型引入到遗传算法中,建立了一种高效的代理遗传算法。在该算法中,以遗传算法为整体框架,在优化搜索中部分使用代理模型进行目标特性分析,大大减少了计算量。为防止代理模型不精确带来的影响,在优化过程中通过引入EI方法,较好地解决了算法中校正个体的选择问题。为了验证方法的有效性,使用该算法进行了翼型的气动外形优化设计,升阻比提高了40%。与基本遗传算法相比,该算法的优化结果与之
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