一种绿色能源小水线面双体无人艇优化初步研究(2)
表1 粒子群算法不同优化代数的计算结果5 000 59.66 1优化代数总目标函数惩罚函数值1 000 54.93 1 2 000 62.09 1 3 000 57.44 1 4 000 45.01 1
从表1能够得到,惩罚函数值都为1,说明约束全部都满足。当优化代数为2 000时,粒子群算法优化得到的适应度值最大,此时有最好的优化效果。
2.1 .2不同最大粒子飞行速度与区间概率的优化计算
主要讨论粒子群算法中最大粒子飞行速度与区间概率对优化结果的影响情况,其他参数设置如下:种群规模为200,变权重为0.9~0.4,优化代数为2 000。不同最大粒子飞行速度与区间概率计算结果如表2所示。
表2 不同最大粒子飞行速度与区间概率计算结果0.15 62.92 1区间概率总目标函数惩罚函数值0.11 50.43 1 0.12 60.39 1 0.13 42.26 1 0.14 53.84 1
观察表2可知,约束都能满足。随着最大粒子飞行速度与区间概率的增大,通过粒子群算法计算得到的适应度值也在不断变化,但是当最大粒子飞行速度与区间概率为0.15时,有最大的适应度值,即此时优化效果最好,说明对于本文的数学模型,粒子群算法中最大粒子飞行速度与区间概率的最佳取值为0.15。
2.2 改进粒子群算法分层优化计算
先用粒子群算法计算,计算中记录最好的5个个体的信息,然后根据这最好的5个个体信息使用分层策略,初始化新的上下限,外层载波概率为0.05,使用复合形算法(CMP)、成长机制的遗传算法(GA)、混沌算法(CA)和粒子群算法(PSO)进行二次计算。不同算法混合优化计算结果如表3所示。
从表3的混合算法优化结果来看,混合算法可以提高优化效果。PSO+PSO,PSO+CMP算法可以得到最优的适应度值。
表3 不同算法混合优化计算结果1 000代混合优化计算结果2 000代混合优化计算结果3 000代混合优化计算结果4 000代混合优化计算结果5 000代混合优化计算结果计算策略总目标函数惩罚函数值总目标函数惩罚函数值总目标函数惩罚函数值总目标函数惩罚函数值总目标函数惩罚函数值PSO+GA 43.38 1 50.10 1 53.80 1 67.99 1 51.32 1 PSO+PSO 55.51 1 67.74 1 68.35 1 61.44 1 47.66 1 PSO+CA 52.36 1 60.07 1 56.14 1 53.70 1 59.66 1 PSO+CMP 63.50 1 43.40 1 49.90 1 58.23 1 60.46 1
2.3 小水线面双体船优化计算结果
通过以上计算,综合适应度函数值和计算值,在PSO+PSO算法下3 000代时得到了本文小水线面双体船的最优化尺寸。对于排水量为6.9 t的小水线面双体船,部分设计变量的优化结果如表4所示。
表4 最优结果的设计变量值优化值8.098 3.846 0.946 0.228 0.055 7.973 3.149 6.565 1.561 0.155 0.3编号1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 11设计变量船长L/m船宽B/m吃水T/m方形系数Cb浮心纵向位置L cp/m设计航速VS/kn片体间距c0/m水线长Lw/m重心高度Zg/m水线面系数Cw中横剖面系数Cm下限7.8 3.7 0.9 0.2-0.1 7.5 2.95 6.3 1.54 0.145 0.3上限8.1 3.85 1.15 0.232 0.1 8.2 3.15 6.6 1.6 0.155 0.4
3 结语
本文根据影响SWATH-USV综合性能的各项参数,建立了SWATH-USV的综合优化数学模型,然后将各项性能的目标函数采用幂指数乘积的形式构造成综合优化总目标函数,再结合设计变量和实际情况构造约束条件。通过不同算法的外部混合,分析不同算法结合的优劣,得到最佳的混合算法,最终得到小水线面双体船综合性能最优船型参数。可以得到以下结论。
(1)使用单一粒子群算法,当优化代数为2 000时,粒子群算法优化得到的适应度值最大,此时有最好的优化效果。
(2)对比单一算法和混合算法的优化结果,得到混合算法能有效提高目标函数的适应度值。
(3)对比4种混合算法,PSO+PSO,PSO+CMP算法的寻优能力较强。
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文章来源:《海洋技术学报》 网址: http://www.hyjsxb.cn/qikandaodu/2021/0501/449.html
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