基于协同进化的船舶分支管路空间布局优化

论文摘要

管路设计是船舶设计中重要的设计步骤之一,在总体设计中占有很大的比重。管路设计的好坏直接关系到一条船的质量性能和经济成本,如何缩短管系设计时间,提高管系设计质量,对于缩短整个造船周期,提高经济效益,有着不可估量的意义。但是,由于管路布局问题的困难性和船舶本身的复杂性,使得管路布局设计的自动化和优化的解决既具有理论上的开拓性和艰难性,又具有工程实践上的复杂性。管路三维布局优化问题由简单到复杂分别为单管路布局,多管路布局和分支管路布局。分支管路普遍存在,但布局十分复杂,它是一对多的布局问题,即管路有一个起点,多个终点。分支管路系统包括主管路、分支管路和嵌套分支管路。分支管路的路径寻优,属于NP-hard问题,近年来,国内外有一些学者对其进行了研究探讨。他们虽然采用了不同的优化方法,但都必须先选择分支管路的敷设顺序,再确定分支点,然后以分支点为起点和其它终点相连寻找路径。由于分支管路敷设顺序和分支点位置的不确定性,使得以上方法在空间较大,障碍物较多,分支较多且包含嵌套分支时,需要很大存储空间,时间效率低,甚至会引起组合爆炸。协同进化算法是在传统进化算法的基础上引入生态系统的概念,将待求解的问题映射为相互作用的各物种组成的生态系统,以生态系统的进化来达到问题求解的目的。本文运用协同进化的思想,提出一种对分支管路布局进行优化的新方法,打破了先前分支管路布局优化研究中必须首先确定管路敷设顺序和分支点位置的一贯做法。该方法将分支管路系统分解为多个单独的管路,每个单独的管路代表一个种群,种群间相互影响适应度的评价以使分支管路系统布局达到最优。另外,本文还分别讨论了比较先进的单管路布局优化方法——遗传算法和蚁群算法,并将其嵌入到基于协同进化的分支管路布局优化方法中来,通过仿真实验验证,本文的思想和方法不会受某一种单管路布局优化方法的限制,可以广泛应用。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 船舶管路设计概况
• 1.2 管路布局优化研究的意义
• 1.3 管路布局优化国内外研究概况
• 1.3.1 迷宫法
• 1.3.2 逃逸法
• 1.3.3 网络优化算法
• 1.3.4 Zhu算法
• 1.3.5 遗传算法
• 1.3.6 专家系统和模糊集理论
• 1.3.7 蚁群算法
• 1.4 分支管路布局优化问题
• 1.5 论文的主要内容和组织结构
• 2 优化算法介绍
• 2.1 遗传算法概述
• 2.2 蚁群算法概述
• 2.3 协同进化算法概述
• 2.3.1 协同进化的生物学基础
• 2.3.2 协同进化的类型与发展状况
• 2.3.3 合作型协同进化
• 3 船舶分支管路的协同进化算法
• 3.1 基本思想
• 3.2 算法模型
• 3.3 算法设计
• 3.3.1 分支管路路径优化问题的分解
• 3.3.2 分支管路系统的协同进化
• 3.3.3 重合势能值
• 3.3.4 约束条件及优化目标
• 3.4 算法流程
• 3.5 小结
• 4 分支管路布局优化仿真算例实验及讨论
• 4.1 实验模型
• 4.2 采用蚁群算法进化独体支管种群的分支管路布局优化仿真实验
• 4.2.1 算法构成及实现
• 4.2.2 独体支管种群采用蚁群算法的分支管路布局优化算法流程
• 4.2.3 仿真结果
• 4.3 采用遗传算法进化独体支管种群的分支管路布局优化仿真实验
• 4.3.1 编码方法
• 4.3.2 遗传算子
• 4.3.3 独体支管种群采用遗传算法的分支管路布局优化算法流程
• 4.3.4 仿真结果
• 4.4 小结
• 5 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 攻读硕士学位期间参与的科研项目
• 致谢