基于神经网络的交互式物理规划及在机械设计中的应用研究

摘要：

在给定Pareto解附近,用神经网络建立了Pareto曲面的近似模型,以探索新的Pareto解.在给定Pareto解附近随机产生一组Pareto解,利用可视化工具将它们展示给设计者,并用定性和定量相结合的方法评定它们的分值.利用神经网络,建立Pareto解到评分值的映射,以表达设计者在给定Pareto解附近的局部偏好.然后用遗传算法进行优化,找到最佳符合设计者偏好的Pareto解.以这个Pareto解为期望点,求解折衷规划,从而得到最终的优化设计方案.

关键词：物理规划、交互式物理规划、神经网络、多目标优化、遗传算法、交互式设计、折衷规划

所属期刊栏目：38

分类号：TH122

资助基金：国家自然科学基金59685003;四川省跨世纪杰出青年学科带头人基金;中国博士后科学基金

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：51-57