關鍵詞：動態變異 翼型設計 氣動優化 

摘要：多目標的粒子群算法(MOPSO)在各個領域的優化設計中得到了廣泛應用及改進,但是目前仍然存在著在進化后期容易陷入局部最優導致收斂精度低、解的多樣性差等問題。引入α-stable分布理論,發展建立了一種新的基于α-stable動態變異的多目標粒子群優化算法(ASMOPSO)。通過α-stable分布生成隨機數對PSO算法的種群進行變異操作,增加種群的多樣性,在算法中動態調整穩定性系數α實現變異范圍和幅度的變化,從而使得改進的ASMOPSO算法具有兼顧計算精度和全局尋優的能力。使用ZDT系列無約束函數和帶約束的Tanaka及Srinivas函數對改進前后的算法進行了測試,結果顯示出了ASMOPSO算法的快速全局尋優性能。將改進后的算法應用到RAE2822跨音速翼型的減阻和力矩絕對值不增大的綜合優化中,得到了較好的多目標氣動優化結果。

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