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浮体系泊系统多目标优化方法及装置 

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摘要:本发明提出一种浮体系泊系统多目标优化方法及装置,涉及系泊系统技术领域,方法包括:基于定义的浮体系泊系统的设计变量,构建第一次迭代的父代数据种群,并对父代数据种群中的个体进行选择、交叉和变异处理,得到子代数据种群;将父代数据种群和子代数据种群合并,得到父子代合并数据种群,并从父子代合并数据种群中选择出下一次迭代的新的父代数据种群;基于多目标遗传算法,分别对每次迭代的父代数据种群、子代数据种群进行评估,以得到最优数据种群;构建最优浮体系泊系统,由此,通过在设计变量内进行连续取值,并反复进行选择、交叉和变异,求解出设计变量的全局最优解,提高浮体系泊系统的设计效率。

主权项:1.一种浮体系泊系统多目标优化方法,其特征在于,所述方法包括:定义浮体系泊系统的设计变量,其中,所述设计变量包括系泊线数量、系泊线组合、系泊线材料、系泊半径和系泊线对应导览孔高度;构建浮体系泊系统适应度函数,所述适应度函数由系泊线的成本函数和浮体的稳定性函数组成;基于所述设计变量,构建第一次迭代的父代数据种群,并对所述父代数据种群中的个体进行选择、交叉和变异处理,以得到子代数据种群,其中,父代数据种群中包含有n个个体,每个个体是一个设计变量的组合;将所述父代数据种群和子代数据种群合并,以得到父子代合并数据种群,并对所述父子代合并数据种群进行非支配排序和拥挤度计算,以选择出下一次迭代的新的父代数据种群;基于由所述适应度函数构建的多目标遗传算法,分别对每次迭代的父代数据种群、子代数据种群进行评估,以得到达到预定迭代次数或适应度函数的适应度变化小于预设阈值时的最优数据种群;基于所述最优数据种群,构建最优浮体系泊系统。

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