hyperstudy如何做多目标优化？

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我想做多目标优化。简单的举个例子2个目标：质量最小，应变能最小。

请问该用什么软件。

optistruct 只能做单目标的优化。后来听很多人说要用hyperstudy,现在在学hyperstudy，看了帮助的tutorial 教程。还没有看到多目标的优化。。今天有人告诉我，hyperstudy也不能做多目标优化。




MOGA---multi objective genetic aigorithm  在hyperworks的什么地方呢？
GMMO--在什么地方？？

帮助文档中的多目标优化在什么地方？？

请现在工作中正在使用hyperstudy的朋友，谈一谈优化。



高手们给点建议。


下面是MOGA的文章

lbsys_3122

你可以用ISIGHT可以做多学科多目标优化
hs 不能做真正的多目标---

kmani

嘿嘿，幸好我还没有开始学习hs

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我黯然伤神啊！！！！！


没办法！

kmani

我安装了ISIGHT FD 5.0，还没破土。

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哦！！好啊！！以后一起学学isight......听说hyperstudy招聘软件测试工程师要有isignt经验。 5# kmani

zkong

HyperStudy11.0提供两种算法做多目标优化:
Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) 和 Gradient-based Multi-Objective Method for Optimization (GMMO):

MOGA

Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) takes advantage of the Genetic Algorithm implemented in HyperStudy to perform optimization of multiple objective functions with or without constraints.  The goal of MOGA (as for all multi-objective optimization algorithms) is to produce a set of Pareto-optimal solutions instead of only one solution, the points of the Pareto front being non-dominated solutions.
MOGA implementation in HyperStudy includes:

•

Non-dominated classification strategy.

•

Crowding distance evaluation to help create a good distribution of the points on the Pareto front.  HyperStudy’s MOGA offers three options to evaluate the crowding distance (design space, solution space, and design & solution space).

•

Special strategies to keep the global non-dominated points (the number of non-dominated points is not bounded by the population size but by a user defined value); this helps to have more non-dominated points.

•

Improved termination criterion to allow flexible control of MOGA, offering a minimum and a maximum number of iterations.

GMMO

GMMO is a proprietary method that extends a typical gradient-based algorithm to multi-objective formulation.  The method is constructed so that the Pareto-front is explored orderly and efficiently.  GMMO works well with default parameter settings.  However, advanced users can control the following parameters to fine tune performance: (1) the maximum number of analysis to perform; (2) the maximum number of non-dominated points; (3) standard convergence criterion for gradient method.  The maximum number of non-dominated points controls the density of the non-dominated points.  In general, a larger value will result in higher density on the Pareto-front.  
Based on a gradient method, GMMO does not exhibit the same global search properties as Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) does, and just like all gradient-based methods, it might lead to local Pareto fronts.



下面是一个MOGA的例子:

lbsys_3122

11.0啊---11.0的确比10.0多了很多新功能--没注意到这里！装一个--

417332551

感谢版主。你及时的回帖，犹如黑暗中的一丝曙光。

以前装过一个39版本的，用了几天被我卸载掉了。11.0的43版本是最终的版本吗？？ 7# zkong

kmani

9# 417332551
我有11.0.0.48的软件，就不给...
哈哈

417332551

什么版本是最终版本的？？ 10# kmani

nemia

回复 9# 417332551
39有什么问题吗？

康木子

新人路过，学习下！

KaHo

不懂。。。。。。。。

bingshang

10.0不能做多目标优化吗，求解

fireflywph

hst可以做多目标优化，只要在定义的时候定义多个object就可以了
MOGA和GMMO是指优化算法，在optimization study中的creat optimiazation study中去选择就可以了，默认的是面响应分析法（ARSM）,在框中点下就可以看到
isight也可以做，两个软件在很多地方是共同的，需要的话可以多试试看，对比一下

xljjlx

fireflywph 发表于 2012-6-6 17:40
hst可以做多目标优化，只要在定义的时候定义多个object就可以了
MOGA和GMMO是指优化算法，在optimization s ...

定义的时候多个objiect，那这两个目标的加权系数在哪里体现呢？还有就是如何表示经归一化后的目标？

luozhifan

xljjlx 发表于 2013-4-17 09:52
定义的时候多个objiect，那这两个目标的加权系数在哪里体现呢？还有就是如何表示经归一化后的目标？ ...

如果做多目标优化，则无需加权系数。
这里给大家推荐一个HyperStudy12.0的新算法：GRSM。相比以前的算法，GRSM的效率更高 -- 用较少的模型分析次数能得到比较好的PARETO-FRONT.

xljjlx

luozhifan 发表于 2013-4-17 13:04
如果做多目标优化，则无需加权系数。
这里给大家推荐一个HyperStudy12.0的新算法：GRSM。相比以前的算法 ...

做多目标优化时，原理不是将多目标转化为单目标问题进行求解吗，这怎么能不需要加权系数啊，还是说用hyperstudy做的时候不需要加权系数？O(∩_∩)O谢谢

luozhifan

xljjlx 发表于 2013-4-18 08:59
做多目标优化时，原理不是将多目标转化为单目标问题进行求解吗，这怎么能不需要加权系数啊，还是说用hype ...

你所说的加权，实质是单目标优化。
多目标优化能得到一组解（PARETO-FRONT）。好处不言自明--能得到不同目标间的trade-off曲线。网上有很多关于多目标优化的文章，不妨去了解一下。