文章标题：基于微分进化算法的船舶复杂曲面设计与优化

文章作者：吴铭川¹, 陈贾平²
关 键 字：船舶复杂曲面;微分进化算法;多目标优化;曲面性能优化
文章摘要：传统船舶复杂曲面设计依赖经验迭代，存在参数化程度低、多目标优化冲突难平衡的问题，本文首先分析了传统DE算法的原理，提出融合主成分分析（PCA）降维与分层搜索的策略，构建嵌入NSGA-Ⅱ非支配排序机制及AHP-熵权法自适应权重的多目标DE算法，以船艏NURBS曲面为优化对象，将改进DE算法与传统DE算法、BP神经网络优化算法进行仿真对比，研究结果表明，改进DE算法的兴波阻力较传统DE算法降低11.5 %；初稳性高度较传统DE算法提升9.8 %，制造复杂度降至4.8 ，且收敛速度与多目标分布均匀性均优于对比算法，有效提升船舶曲面优化精度与效率。