بهینه سازی و طراحی به کمک کامپیوتر

صفحه 1:
Rete 0 درس 2001010 بهينه سازى و طراحى به كمك كامييوتر : دكة ‎Aiea‏ ‏ا ا ل | 

صفحه 2:
بهینه سازی مقید - مقدمه ال ها 50055552 بیش از یک تابع هدف: چند هدفه 2 0 ‏ل‎ areot Seva 

صفحه 3:
ا 0 <انواع مسایل بهینه سازی 1 #بهينه سازى تك هدفه مقيد ” بهينه سازى جند هدفه غير مقيد 27 0 Sear Corel 

صفحه 4:
بهینه سازی مقید - مقدمه ۳ وت *مبتنی بر دکومپوزیشن: نقطه میانی- تراست ریجن یرای ابعاد بزرگ به خوبی جواب نمی دهند #هوشمند #كمترين أطلاعات - بيشترين كارآيى #انسان - تعميم يذيرى - جسارت و احتياط - رأه حل - دوجرخه 

صفحه 5:
بهینه سازی مقید - مقدمه اس 20 CTS) Rear epee Tra قابل قبول نگه داشتن پاسخ ها - فضای مجاز - شناخت 00 ave epee ear ENCE Cone vy ever eS keto en ep eR O la aad ‏تكاملى-‎ 26 = 

صفحه 6:
بهينه سازى مقيد - تابع جريمه ‎aes ae‏ ‎Eee Cg clewear Oe we Caer sea‏ 70 ‎RC ey ar ena‏ ‎a ae‏ لك كلت ۹ ۵ >. naa bss =) aii ©. ‏8ت‎ Me ۳ OL ۵ ا 56 Gx =0 

صفحه 7:
eee nS که ‎eS‏ xe X xe X min f(x) 0 min f(x) min - g(x | مس min f(xy 6 5 gx =0 wild + w(- g(x) —— 

صفحه 8:
بهینه سازی مقید - تابع جریمه | لداعة ]لدم 3 rie Ele e')) 046 6 ل ا ‎A —— mn: f(xy+igy‏ gx) <0 

صفحه 9:
بهینه سازی مقید - تابع جریمه xe X ——— min: Aad- Sagls ‏ل‎ 1 2... 1 Gude ‏قید مساوی‎ CS ced ۱۱۱۱۵ 8 0< )و 

صفحه 10:
بهینه سازی مقید - مقدمه اس ‎CTS) Rear epee Tra‏ 20 قابل قبول نگه داشتن پاسخ ها - فضای مجاز - شناخت ‎ave epee ear ENCE Cone vy ever‏ 00 ‎eS keto en‏ 26 تكاملى- ‎ep eR O la aad‏ | 10 | 

صفحه 11:
eee Role er ee 9) - 9 902 26 Cee ‏؟!‎ ‎4 0) 20 > ا 7 

صفحه 12:
بهینه سازی مقید - تابع جریمه #قكر نی نب ‎Ochoa)‏ مثال جدول ‎aa‏ يك را 

صفحه 13:
eee Ochoa) Soren = ‏لك‎ ‎0 92 < i 1 908 < ‏.راب و9‎ 5 

صفحه 14:
۳۳ بهینه سازی مقید - تابع جرب ‎Role er ee‏ 9) > ee 0 Yaa a ‏)و‎ < 9 ig, =U. 9 

صفحه 15:
بهینه سازی مقید - تابع جریمه | لداعة ]لدم 3 rie Ele e')) 046 6 ل ا ‎A —— mn: f(xy+igy‏ gx) <0 

صفحه 16:
زى 55 ‎ae‏ بدك كاي رات 0 0 7 ۳ 

صفحه 17:
بهینه سازی مقید - تابع جریمه ‎Pel‏ آینده: ‎Ga‏ ۱: . - 

صفحه 18:


به نام خدا دانشگاه آزاد اسالمی واحد دزفول بهینه سازی مقید -مقدمه ‏مسئله بهترین ‏مثال – موشک آبی – جت پک یا ریپل بلت ‏بیش از یک تابع هدف :چند هدفه همراه با قید :مقید ‏صنعت :چند هدفه و مقید 2 بهینه سازی مقید -مقدمه ‏انواع مسایل بهینه سازی ‏بهینه سازی تک هدفه غیر مقید ‏بهینه سازی تک هدفه مقید بهینه سازی چند هدفه غیر مقید ‏بهینه سازی چند هدفه مقید 3 بهینه سازی مقید -مقدمه ‏دونوع بهینه سازی ‏کالسیک ‏مبتنی بر دکومپوزیشن :نقطه میانی -تراست ریجن ‏برای ابعاد بزرگ به خوبی جواب نمی دهند ‏هوشمند کمترین اطالعات – بیشترین کارآیی انسان – تعمیم پذیری – جسارت و احتیاط – راه حل -دوچرخه 4 بهینه سازی مقید -مقدمه ‏هوشمند -مقید ‏تابع جریمه – (ثروت و سیستم اجتماعی) قابل قبول نگه داشتن پاسخ ها – فضای مجاز – شناخت تبدیل به مسئله چند هدفه – تغییر پیچیدگی مسئله از قید به تابع هدف و برعکس ‏هم تکاملی( Co-evolutionary -دو الگوریتم بهینه سازی) 5 بهینه سازی مقید – تابع جریمه ‏تابع جریمه: ‏ساده ترین نوع ‏تقریبا به همه مسایل قابل اعمال ‏معموال پاسخ خوب می دهد ‏راحت است و برای سعی اول خوب است ‏x X ‏x X ‏ ‏min f  x ‏ ‏ ‏max g  x ‏Figure for Min ‏x X ‏min f  x ‏st .. ‏g  x 0 6 بهینه سازی مقید – تابع جریمه min f  x x X st .. g  x 0 w1 f  x  w2  g  x 7  min f  x   max g  x x X  min f  x   min  g  x x X x X x X بهینه سازی مقید – تابع جریمه w2 f  x   g  x w1 min f  x st .. g  x 0 8 min: f  x   g  x x X min: f  x   g  x State Costate بهینه سازی مقید – تابع جریمه min f  x st .. gi  x 0 x X min: i 1,2,..., n f  x  n i gi  x  i 1 Scale قید مساوی قید نامساوی 9 بهینه سازی مقید -مقدمه ‏هوشمند -مقید ‏تابع جریمه – (ثروت و سیستم اجتماعی) قابل قبول نگه داشتن پاسخ ها – فضای مجاز – شناخت تبدیل به مسئله چند هدفه – تغییر پیچیدگی مسئله از قید به تابع هدف و برعکس ‏هم تکاملی( Co-evolutionary -دو الگوریتم بهینه سازی) 10 بهینه سازی مقید – تابع جریمه )Violation(تخطی g  x  g0 g  x  g0  0 V  g  x  g0    ? ? 11 g  x  g0 g0  g  x تعریف تعریف ‏ تخطی()Violation بهینه سازی مقید – تابع جریمه ‏gi  x  g0i مثال جدول ‏i, gi, g0i, g0-gi, rel 12 بهینه سازی مقید – تابع جریمه )Violation(تخطی g  x  g0 0  V  g  x  g0   g  x    1 g  0    13 g  x  g0 g  x  g0 تعریف بهینه سازی مقید – تابع جریمه )Violation(تخطی g  x  g0 g  x  g0 0  V  g  x  g0  g  x   g  1   0 g0 0 14 g  x  g0 ? تعریف بهینه سازی مقید – تابع جریمه w2 f  x   g  x w1 min f  x st .. g  x 0 15 min: f  x   g  x x X min: f  x   g  x State Costate سوال: ? بهینه سازی مقید – تابع جریمه ‏g00  g  x  g0 16 بهینه سازی مقید – تابع جریمه ‏جلسه آینده: ‏قید مساوی ? ‏g  x  g0 17