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来自 : dictall.com/indu62/01/62016498 发布时间:2021-03-24
To solve the problem of multiple attributes value optimization in the upper stage solid propellant rocket engines of a launch vehicle, parameter-cost models of motor parts were established and an improved pareto genetic algorithms(IPGA) that combines the NSGA-Ⅱ with local search algorithm was presented. 为求解某运载火箭上面级固体推进剂火箭发动机多属性价值优化问题,建立了发动机主要部件的参数成本模型,研究了一种改进的Pareto多目标遗传算法———IPGA算法,测试函数的计算结果表明,该算法收敛性优于NSGA Ⅱ算法。
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发布于 : 2021-03-24 阅读(0)
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