使用后最优性灵敏度分析技术的多目标鲁棒优化：应用于风力涡轮机设计
最优化与控制
2014-12-04 v1
摘要
针对多目标优化鲁棒问题，设计变量和设计环境参数的变化包括小变化和大变化。前者对性能函数和/或约束的影响较小，后者则对性能函数和/或约束有较大影响。本文讨论了性能函数的鲁棒性。研究了一种用于多目标鲁棒优化问题的后最优性灵敏度分析技术，并引入了两个鲁棒性指标。第一个指标考虑性能函数对设计变量和设计环境参数小变化的鲁棒性。第二个鲁棒性指标表征性能函数对设计环境参数大变化的鲁棒性，其基础是解在不同设计环境参数下因大变化而保持良好帕累托排序的能力。解的鲁棒性被视为鲁棒性函数空间中的向量，该空间由所提出的两个鲁棒性指标定义。因此，设计者可以比较所有帕累托最优解的鲁棒性并做出决策。最后，给出两个说明性例子以突出本文的贡献。第一个例子涉及数值问题，第二个问题则处理浮式风力涡轮机的多目标鲁棒优化设计。
引用
@article{arxiv.1412.1407,
title = {Multi-objective Robust Optimization using a Post-optimality Sensitivity Analysis Technique: Application to a Wind Turbine Design},
author = {Weijun Wang and Stéphane Caro and Fouad Bennis and Ricardo Soto and Broderick Crawford},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.1407},
year = {2014}
}