【摘要】 在机械或结构的优化设计中 ,普遍存在约束的作用 ,且最优解往往位于可行域的边界上。由于外界环境的变化或人为因素造成设计变量扰动 ,可能使设计成为不可行。本文提出了一种的基于设计变量敏感性的健壮性设计方法 ,并提出了一种用 Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标优化方法以求解健壮性问题。 Pareto遗传算法可得到 Pareto最优解集 ,从中可选出满足设计需要的解。本文提出的算法包括 5个基本算子 :选择、变异、交叉、小生境技术、Pareto集合过滤器。文中用算例说明该方法的应用更多还原

【Abstract】 There exist constraints in the optimization design of mechanical/structural system,which makes the optimal points on the boundary of the feasible area.Small variability is likely to make the design infeasible and useless.A general method for Robust Design is presented based on sensitivity of objective and constraint function to the design parameters.Pareto GA is used to deal with multiobjective optimization problem with constraints.which generates Pareto optimal sets.from this set,Decision maker can chose the best point.更多还原