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  • 书名 先进多学科设计中的进化优化和博弈策略:应用于航空与无人机设计
  • 书号 978-7-118-11833-9
  • 作者 (西)雅克?佩里奥,(澳)费利佩?冈萨雷斯,(韩)董?克里斯?李
  • 出版时间 2019年5月
  • 译者 黄伟等
  • 版次 1版1次
  • 开本 16
  • 装帧 精装
  • 出版基金 装备科技译著出版基金
  • 页数 288
  • 字数 332
  • 中图分类 V27
  • 丛书名
  • 定价

在大型复杂系统设计尤其是航空航天等领域,多学科设计优化方法越来越成为探索分析子系统相互作用、管理并实现复杂系统整体效能最优的设计方法。以航空航天为代表的工程设计领域对多学科设计优化方法给予了高度重视,开展了大量多学科设计优化的理论与方法研究,并在高超声速飞行器、可重复使用运载器、翼身融合飞行器(BWB)等飞行器设计中进行了系列成功应用。与基于微积分的方法和穷举法等传统优化算法相比,进化算法具有高鲁棒性和广泛适用性,能更有效处理传统优化算法所难以解决的复杂问题。随着信息技术的快速发展尤其是计算能力的快速增长,多学科设计优化的进化算法在工业参数化设计、网络搭建设计、时序安排、途径选择、数据挖掘、控制系统、时间序列预测、人工智能、分子设计和人工生命系统等众多领域得到了较为广泛的使用。此外,现实世界中的大多数问题都涉及一系列互不可分的目标,并不存在绝对意义上的最优解,尤其是针对密不可分的多目标和相关一系列约束优化,需将进化优化算法与博弈论相结合,以提高多学科设计优化的效率和质量。《先进多学科设计中的进化优化和博弈策略——应用于航空与无人机设计》由Jacques Périaux、Felipe Gonzalez和Dong Seop Chris Lee联合撰写,系统介绍了在航空航天和无人机设计中,用于多目标和多学科设计问题的鲁棒进化方法的算法和应用,描述了基于进化工具在求解博弈策略方法或整套求解方案,以及大量多学科优化应用问题里起的作用。本书旨在阐明、识别和开发鲁棒方法和算法,以及与适用于航空领域中各种问题的博弈策略的耦合。Jacques Périaux是一位法国著名学者,长期在航空航天工业领域工作。他积极投身于飞机设计,致力于缩小学术和工业领域之间的沟壑,20年前就预测了进化算法对航空航天领域求解多目标和多物理量设计问题的有效作用。本书由国防科技大学黄伟副研究员、颜力副研究员、张天天博士、徐小平高级工程师翻译,其所在团队是在国内较早开展多学科设计优化研究的团队之一,承担了国家和军队多项有关重大科研任务,在多学科设计优化理论与方法研究方面具有很好的积淀并取得了较突出的成果,形成的多学科设计优化方法与成果在多种航空器、运载器、航天器、导弹武器的总体设计中得到了成功应用,在国内航空航天领域产生了一定影响。该团队与国外多个多学科设计优化研究中心建立了密切的联系,在多学科设计优化领域一直保持着长期的学术交流。正是鉴于本书的理论系统性、创新性及对航空和无人机多学科设计优化工作的重要指导意义,鉴于著作团队的深厚理论基础与工程实践经验,国防科技大学黄伟副研究员等耗时8个月翻译了本书并进行了多轮校对。翻译本书,目的是希望让更多的读者进一步认识到在航空航天等领域开展多学科设计优化的重要意义,同时也让相关领域科研工作者和工业领域工程师们了解并认识到进化算法和博弈策略在多学科设计优化中的重要价值,以期为解决航空航天应用中的多目标优化问题提供一种可供参考的数值求解先进进化方法和工具。本书的出版得到了装备科技译著出版基金、国家自然科学基金项目(批准号:11502291)以及高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金(批准号:201460)的资助。国防工业出版社对本译著的出版提供了大力支持和帮助,在此谨向他们表示衷心感谢!同时,感谢成都电子科技大学陈小杰教授和中南大学陈琪峰教授对本译著出版的大力支持!由于译者水平有限,不妥甚至错误之处在所难免,敬请广大读者和同行专家学者批评指正,不胜感激。

"第1章引言1
1.1背景2
1.2本书目的5
1.3章节总结5
参考文献6
第2章进化方法8
2.1概述8
2.2进化算法基础8
2.3进化算法9
2.4EAs的优势10
2.4.1使用二进制编码编译EAs的一般展示10
2.4.2一种简单EA的描述11
2.5EAs的机制12
2.6进化策略14
2.7EAs在有约束问题中的应用15
2.8本章小结16
参考文献17
第3章多目标EAs和博弈论19
3.1概论19
3.2多目标问题的定义19
3.3协作博弈:Pareto最优20
3.4竞争博弈:纳什平衡21
3.4.1纳什平衡的定义21
3.4.2纳什博弈和GA的耦合21
3.4.3泛化到N个参与者23
3.5分层博弈:Stackelberg24
3.5.1Stackelberg博弈与GAs的耦合24
3.6求解双数学函数最小值问题的解析解和数值博弈解的比较25
3.6.1解析解25
3.6.2纳什GA和StacklebergGA数值解26
3.7混合博弈28
3.7.1HAPMOEA和混合博弈算法29
3.8本章小结32
参考文献32
第4章进化算法的先进技术34
4.1概述34
4.2分布式并行EAs34
4.3分层EAs35
4.4异步进化算法37
4.5高级算子38
4.5.1自适应协方差矩阵(CMA)38
4.5.2Pareto锦标赛选择38

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