iSIGHT优化设计Optimization.docx
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iSIGHT优化设计Optimization
iSIGHT优化设计—Optimization
1概述
1.1传统劳动密集型的人工设计
1.2iSIGHT智能软件机械人驱动的设计优化
1.3优化问题特点
（1）约束
（2）线性
（3）非线性
（4）多峰性
（5）离散取值
（6）组合问题
（7）优化问题按特点分类
对优化设计的研究不断证明，没有任何单一的优化技术能够适用于所有设计问题。
事实上，单一的优化技术乃至可能无法专门好地解决一个设计问题。
不同优化技术的组合最有可能发觉最优设计。
优化设计极大地依托于起始点的选择，设计空间本身的性质（如线形、非线形、持续、离散、变量数、约束等等）。
iSIGHT就此问题提供两种解决方案。
第一，iSIGHT提供完备的优化工具集，用户可交互式选用并可针对特定问题进行定制。
第二，也是更重要的，iSIGHT提供一种多学科优化操作模式，以便把所有的优化算法有机组合起来，解决复杂的优化设计问题。
2优化算法概述
iSIGHT包括的优化方式能够分为四大类：
数值优化、全局探讨法、启发式优化法和多目标多准那么优化算法。
数值优化（如登山法）一样假设设计空间是单峰的，凸起的和持续的，本质上是一种局部优化技术。
全局探讨技术那么幸免了局限于局部区域，一样通过评估整个设计空间的设计点来寻觅全局最优。
启发式技术是按用户概念的参数特性和交叉阻碍方向寻觅最优方案。
多目标优化那么需要衡量，iSIGHT正是提供了一种易于利用的多目标准那么衡量分析框架。
另外自iSIGHTv9.0开始新增加了Pointer优化器，它是GA、MPQL、N-M单纯形法和线性单纯形法的组合。
iSIGHT包括的具体算法按分类列表如下:
2.1数值方式
iSIGHT纳入了十二种数值优化算法。
其中八种是直接法，在数学搜索进程中直接处置约束条件。
而ExteriorPenalty方式和Hooke-Jeeves方式是罚函数法，它们通过在目标函数中引入罚函数将约束问题转化为无约束问题。
2.2全局探讨法
iSIGHT全局探讨法包括遗传算法和模拟退火算法，它们不受凸（凹）面性、滑腻性或设计空间持续性的限制。
在iSIGHT遗传算法中，初始设计种群通过选择、杂交、突变等遗传操作得到进化，新的设计种群依照适者生存的法那么从上一代种群中挑选出来。
具有批量评估功能的遗传算法会搜集受扰动的种群子集，集中地成组传送给iSIGHT进行评估，而不是一次一个的评估，从而极大地提高了评估种群的效率，比如多岛遗传算法。
与其他遗传算法一样，多岛遗传算法也是依照目标函数和约束条件对每一个设计点进行评估，但不同的是，多岛遗传算法将设计种群分解为子种群，也称为“岛”。
部份个体会在各“岛”之间按期进行迁移。
这种迁移操作通常会使多岛遗传算法比其他遗传算法加倍高效。
iSIGHT中的模拟退火技术是一种自适应模拟退火算法。
这种算法仿照金属的退火进程，当金属冷却时分子会从高能级向低能级跃迁，但偶然一个分子会跳回高能级状态。
与此类似，当这一算法开始向一个解收敛时，偶然会跳出这一趋势去尝试一个设计变量数值完全不同的设计点。
2.3启发式搜索
定向启发式搜索（DHS）技术是一种iSIGHT软件（受专利爱惜）的特有算法，它依照用户在如右图所示的相关表中提供的信息对设计参数进行操作。
在该图中，用户对每一个参数和其特性进行描述，告知DHS如何按一种与其大小量级和阻碍力相一致的方式调整设计变量。
通过告知优化引擎如何改变设计变量，用户能够有效地将大部份冗余设计点从设计空间剔除。
因为那个缘故，当参数的关系确信后，DHS能够比标准数学优化技术更高效地进行设计探讨。
2.4多目标多准那么优化算法
优化依照优化目标的个数分为单目标优化和多目标优化。
实际的优化问题很少是单目标的，比如，追求高性价比确实是要求在本钱低的同时质量好，是两个目标优化的问题。
多目标优化是提高产品竞争力的重要手腕。
多目标优化需要衡量。
iSIGHT提供了一种易于利用的图形界面驱动的多准那么衡量分析框架。
工程师需要不断重复的进程——一点一点放宽约束条件从而取得一条最优设计方案的衡量曲线，在iSIGHT中能够实现完全的自动化。
关于如何调整各个设计准那么从而在所有的设计准那么间产生一个平稳得最好的设计方案，多准那么衡量分析能够提供超级有价值的信息。
2.5Pointer全能优化器
Pointer全能优化器让工程师无需了解优化算法，只需在优化某问题之前对优化器进行相似问题求解训练,当优化器了解该问题的求解体会后，便能组合利用四种优化算法快速优化这一类设计问题，取得高效的优化结果。
PointerOptimizer能够操纵4种优化算法的组合：
一、对线性问题：
线性单纯形法LinearSimplex
高效解决线性问题
二、对滑腻持续问题：
序列二次计划的Schittowski版本：
NLPQL
具有超级好的收敛性和数值稳固性
3、对非滑腻持续问题：
Nelder-Mead下降单纯形法
具有超级好的效率
4、对全局问题、非持续、函数特点复杂的问题：
遗传算法（ProfessorSchwefel,Dr.MathiasHadenfeld）
具有专门好全局性，具有普适性，可是计算时刻长。
2.6多学科优化
在现实的工程设计问题中，不同窗科不同子系统之间的高度耦合是很常见的。
例如在以下图所示的飞机系统设计中，气动系统将载荷传给结构系统，这些载荷致使结构变形并反馈回气动系统，但是，载荷同时也是结构变形的函数，因此对每种设计方案的评估都需要在这两个系统之间进行迭代。
一个结构系统性能最好的设计方案未必会知足气动系统的要求，反之亦然，因此，不同设计目标之间存在着冲突。
类似的关系在操纵系统与结构系统，操纵系统与气动系统之间也存在。
这种不同窗科设计目标之间的冲突问题，和设计方案的衡量问题一般是在会议室里解决的，那个地址，不同的学科的代表陈述他们的方案，并声明什么缘故他们的要求应该是整个系统设计的原始驱动力。
这种进程不仅耗时、低效，而且常常致使折衷设计，而不是优化设计。
为解决这些问题，有必要对不同工程或科学规律进行有效集成，以获知和平稳它们之间的彼此关系。
iSIGHT提供的多学科优化框架，多层次的任务机制，和MDOL语言，能够很方便地进行这种继承和优化。
具体的特点包括：
一、框架结构
易于进行系统分解和创建子任务
主任务和子任务参数系统的匹配
二、流程概念
灵活的优化问题概念
近似方式
组合优化策略
3、运行机制
优化算法的散布和并行
设计任务的散布和并行
仿真软件的并行计算
iSIGHT包括多种任务分解，任务求解和任务协同的多学科优化设计谋略，并已在许多工程和研究项目中取得验证和应用。
这些策略如上图所示。
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