【摘 要】
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针对协同优化算法计算量大、优化结果多为局部最优解的问题,提出了一种改进的协同优化算法。首先,在系统级一致性等式约束中采用改进的松弛因子,使系统级优化的可行域是存在
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61304211,No.61375078）.
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针对协同优化算法计算量大、优化结果多为局部最优解的问题,提出了一种改进的协同优化算法。首先,在系统级一致性等式约束中采用改进的松弛因子,使系统级优化的可行域是存在的,且可行域的范围逐步减小,以保证子学科间的一致性;其次,在子学科中,将目标函数分为一致性目标函数和子学科最优目标函数两个部分,以不同的权重相加作为子学科的目标函数,既考虑了一致性,又兼顾了子学科独立性。最后,以各子学科级独立优化结果作为初始点进行优化。采用两个经典案例对改进算法进行验证,优化结果表明,改进的算法具有更好收敛速度和可行性。
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