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基于混合行为博弈的多目标仿生设计方法

谢能刚 岑豫皖 孙林松 王璐

谢能刚 岑豫皖 孙林松 王璐. 基于混合行为博弈的多目标仿生设计方法[J]. 力学学报, 2008, 40(2): 229-237. doi: 10.6052/0459-1879-2008-2-2007-183
引用本文: 谢能刚 岑豫皖 孙林松 王璐. 基于混合行为博弈的多目标仿生设计方法[J]. 力学学报, 2008, 40(2): 229-237. doi: 10.6052/0459-1879-2008-2-2007-183
Nenggang Xie, Yuwan Cen, Linsong Sun, Lu Wang. Multi-Objective Game Design of Bionics Based on Mixed-Behavior[J]. Chinese Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 2008, 40(2): 229-237. doi: 10.6052/0459-1879-2008-2-2007-183
Citation: Nenggang Xie, Yuwan Cen, Linsong Sun, Lu Wang. Multi-Objective Game Design of Bionics Based on Mixed-Behavior[J]. Chinese Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 2008, 40(2): 229-237. doi: 10.6052/0459-1879-2008-2-2007-183

基于混合行为博弈的多目标仿生设计方法

doi: 10.6052/0459-1879-2008-2-2007-183

Multi-Objective Game Design of Bionics Based on Mixed-Behavior

  • 摘要: 将多个设计目标视为不同的博弈方,通过计算设计变量对目标函数的影响因子和模糊聚类,将设计变量集合分割为各博弈方拥有的策略空间. 对蜥蜴种群的繁衍生存机理进行仿生,将3种蜥蜴的行为方式分别定义为利己主义、集体主义和投机主义,并赋予相应的博弈方,各博弈方根据所仿生蜥蜴的行为特点,建立自身博弈得益函数与目标函数之间的映射关系.各博弈方分别以自身博弈得益函数为目标,在各自的策略空间中进行单目标优化,获得本博弈方对其余博弈方的最佳对策,所有博弈方的最佳对策形成一轮博弈的策略组合,并根据收敛判别,通过多轮博弈,获得最终的博弈解. 以白鹤滩拱坝体型的三目标优化设计为例,设计结果显示坝体体积方量减少了16.412万方,或2.38%; 最大主拉应力降低了0.036MPa, 或0.31%; 整体应变能下降了0.167GJ 或4.47% 体现了基于混合行为博弈方式的多目标仿生设计方法的有效性.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2007-04-10
  • 修回日期:  2007-10-19
  • 刊出日期:  2008-03-18

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