專利名稱：基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種產(chǎn)品制備方法及系統(tǒng)，特別涉及一種基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著技術(shù)的發(fā)展，各類科技含量高的產(chǎn)品也應(yīng)運而生。對于大多數(shù)高科技產(chǎn)品，其在制備之前，都需要經(jīng)過精密設(shè)計，以滿足實際需求。例如，應(yīng)用于核共振成像系統(tǒng)的超磁導(dǎo)體，由于超導(dǎo)線的成本很高，如何設(shè)計磁體使得這些超導(dǎo)線的利用率最大化就變得尤為重要。通常，超導(dǎo)磁體被分成數(shù)個線圈，這些線圈的幾何尺寸和位置都很難確定，而且它們的數(shù)值變化對磁體效果很敏感。此外，在最小化成本同時又還必須確保磁體均勻度、5高斯線、臨界場等滿足特定要求.故此，如何基于這些非線性約束條件來獲得相關(guān)參數(shù)的全局 優(yōu)化解，以便能根據(jù)該全局優(yōu)化解來制備出相應(yīng)的超導(dǎo)磁體，對于超導(dǎo)磁體制備企業(yè)來說格外關(guān)鍵。在現(xiàn)有超導(dǎo)磁體設(shè)計中，參數(shù)優(yōu)化主要有以下幾種方式I、在申請?zhí)枮閃O 2006/065027的專利文獻中，提出了分兩步來進行磁體設(shè)計，第一步利用以往經(jīng)驗對涉及磁體結(jié)構(gòu)的有關(guān)參數(shù)進行優(yōu)化，第二步，以線圈應(yīng)力為條件對涉及磁體穩(wěn)定性的有關(guān)參數(shù)進行優(yōu)化。此方法的弊端在于需要借助以往的磁體設(shè)計經(jīng)驗，而且所獲得的優(yōu)化解往往只是局部最優(yōu)解，效率較低。2、采用基因算法來進行參數(shù)優(yōu)化，雖然此方法獲得的優(yōu)化結(jié)果是全局的，但該優(yōu)化結(jié)果對初始值很敏感，而且此方法運行在并行系統(tǒng)中才更有效率，因為需要花費的時間較長。3、L. Ingber等人提出了一種采用自適應(yīng)模擬退火法(ASA)來進行參數(shù)優(yōu)化的方法，該方法雖然效率高、且優(yōu)化速度快，但卻不能處理包含任意非線性約束的優(yōu)化問題，因而導(dǎo)致其應(yīng)用極為受限。因此，迫切需要對現(xiàn)有參數(shù)優(yōu)化方法進行改進，以便能對任意非線性約束條件下的參數(shù)進行優(yōu)化，進而制備相應(yīng)的超導(dǎo)磁體。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，以便能處理包含任意非線性約束的全局優(yōu)化問題。為了達到上述目的及其他目的，本發(fā)明提供的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，包括步驟1)基于待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)、及約束條件形成以待優(yōu)化的參數(shù)為自變量的拉格朗日函數(shù)；2)對所述拉格朗日函數(shù)，采用自適應(yīng)退火算法進行參數(shù)的優(yōu)化，以獲得待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化解；以及3)基于所獲得的待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化解來制備相應(yīng)產(chǎn)品。綜上所述，本發(fā)明的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法基于優(yōu)化目標(biāo)、約束條件等生成拉格朗日函數(shù)，在此基礎(chǔ)上進行參數(shù)優(yōu)化，由此可處理包含任意非線性約束的全局優(yōu)化問題，使各產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)獲得極大便利。


圖I為本發(fā)明的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法的流程圖。
具體實施例方式請參閱圖1，本發(fā)明的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的萬法包括以下步驟首先,基于待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)、及約束條件形成以待優(yōu)化的參數(shù)為自變量的拉格朗日函數(shù)。例如,對于待優(yōu)化的參數(shù)x = (X17X2... xn),其中,Ui彡Xi彡Vi, i = 1,2......n, 優(yōu)化目標(biāo)為最小化 f (X1, X2. . . xn),約束條件包括h (X) = IX (X), h2 (X), . hn(x) ] = 0及 g(x) = Iig1(X), g2 (x),. . . gx (x) ] ( 0,則可形成拉格朗日函數(shù)為L(x,入)=f (x) +H(x,入)+G(x，X)，其中，
m II ^H(x, A) = -Tihi(x) ] G(x, A) = T—[(max(A + rgi(x),O))2 -A2], X 和 r 為拉格朗
口1 2,2r
日乘子。更具體言之，例如，如果需要制備一個4線圈超導(dǎo)磁體,要求其PkPk < 15ppm,球諧項AlO = 15，A30 = 30，待優(yōu)化的自變量包括:A1，B1，A2，B2(線圈I) ;A1，BI，A2，B2 (線圈2)，Al，BI，A2，B2(線圈3)，Al，BI，A2，B2(線圈4)，其中，Al、A2分別表示線圈最內(nèi)、最外半徑；B1、B2分別為線圈在軸向上的最小、最大位置；由此，基于前述要求，可確定I、優(yōu)化目標(biāo)為最小化F(X) =
Z = I其中，Xi為待優(yōu)化自變量，X1，X2，X3，X4分別代表線圈I的A1，A2，B1，B2 ;X5，X6，11, X8分別代表線圈2的Al，A2，BI，B2 ；X9, X10, XII，X12分別代表線圈3的Al，A2，BI，B2 ;X13，X14，X15，X16分別代表線圈4的Al，A2，BI，B2，Len (Xi)為各線圈的超導(dǎo)線總長度函數(shù)；2、約束函數(shù)為g(x) = Iig1(X), g2 (X), g3 (X), g4 (X)],其中，gj (X) = PkjPkj-15 彡 0, j = 1,2,3,4,h(x) = Qi1(X), h2 (X), h3 (X), h4 (X)],其中，hj (X) = (AJ10-15)2+(AJ30-15)2 = 0, j = 1,2,3,4,其中，PkjPkj為線圈j的磁體均勻度的表征量，即Peak-Peak，可由Al，A2，BI，B2計算得到，Aj10為線圈j的磁場Harmonics項的簡稱為線圈j的磁場Harmonics項
為°的簡稱。由此，基于上述優(yōu)化目標(biāo)及約束函數(shù)，形成的拉格朗日函數(shù)為；
164 I4 I
L(x, A) = J]Len(Xi) + ^-^[(Asw -15)2 +(^j30 -15)2]2 +^—[(maxC/l + r^P^ -15),0)2 -/I2]
i=ij=i 2j=i 2r接著，對所述拉格朗日函數(shù)，采用自適應(yīng)退火算法進行參數(shù)的優(yōu)化，以獲得待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化解。作為一種優(yōu)選方式，對于拉格朗日函數(shù)L(x，入)=f(x)+H(x,入)+G(x，X)，可按照現(xiàn)有自適應(yīng)退火算法來進行參數(shù)的優(yōu)化。作為另一種優(yōu)選方式，對于拉格朗日函數(shù)L(x，入)=f(x)+H(x, A)+G(x, A),nJ采用如下產(chǎn)生函數(shù)來確定下一次迭代變量Xij k+1 = Xij^yi(Vi-Ui),其中，yi E [-1，I]，Xi, k為當(dāng)前迭代變量，Ui與Vi分別為變量Xi的上邊界及下邊界，因子Yi可隨機選擇，也可基于如下概率密度函數(shù)來確定
權(quán)利要求
1.一種基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，其特征在于包括步驟 1)基于待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)、及約束條件形成以待優(yōu)化的參數(shù)為自變量的拉格朗日函數(shù)； 2)對所述拉格朗日函數(shù)，采用自適應(yīng)退火算法進行參數(shù)的優(yōu)化，以獲得待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化解； 3)基于所獲得的待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化解來制備相應(yīng)產(chǎn)品。
2.如權(quán)利要求I所述的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，其特征在于對于待優(yōu)化的參數(shù)X = (X1, X2. . . Xn),其中，Ai≤Xi≤Bi, i = 1,2......η,優(yōu)化目標(biāo)為最小化f (Xi X2- · · Xn)，約束條件包括h(x) = Di1(X) , h2 (x) , . . . hm(x) ] = O 及 g(x) = Iig1(X)，g2(x), · · · gjx)]≤ 0,則形成的拉格朗日函數(shù)為L(x, λ ) = f (χ)+Η(χ, λ )+G (χ, λ),其中，
3.如權(quán)利要求I所述的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，其特征在于對于待優(yōu)化的參數(shù)x = (X1, X2. . . Xn),其中，Ai≤Xi≤Bi, i = 1,2......η,所述步驟2)包括按照以下方式確定下一次迭代變量Xi,k+1 = Xi^yi(Bi-Ai),其中,Yi e [-1,1] ,Xi,k為當(dāng)前迭代變量。
4.如權(quán)利要求3所述的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，其特征在于基于概率密度函數(shù)為
5.如權(quán)利要求4所述的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，其特征在于所述步驟2)還包括當(dāng)?shù)M行預(yù)設(shè)次數(shù)后，基于以下方式來調(diào)整退火溫度 對每一個待優(yōu)化的變量求出拉格朗日函數(shù)的微分Si
6.如權(quán)利要求I所述的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，其特征在于所述步驟2)還包括基于以下判斷準(zhǔn)則來確定下一次的迭代變量是否能作為新的優(yōu)化解被接受 exp [- (L (xk+1) -L (xk)) /Tcost] > U, 其中，Ue [0，l)，L(xk+1)為基于下一次的迭代變量所計算出的拉格朗日函數(shù)值，L(Xk)為基于當(dāng)前迭代變量所計算出的拉格朗日函數(shù)值，Tcost為預(yù)定義的價值評價因子。
7.如權(quán)利要求I所述的基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，其特征在于所述產(chǎn)品包括超磁導(dǎo)體。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于參數(shù)優(yōu)化來制備產(chǎn)品的方法，該方法首先基于待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)、及約束條件形成以待優(yōu)化的參數(shù)為自變量的拉格朗日函數(shù)；接著，對所述拉格朗日函數(shù)，采用自適應(yīng)退火算法進行參數(shù)的優(yōu)化，以獲得待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化解；最后再基于所獲得的待優(yōu)化的參數(shù)的優(yōu)化解來制備相應(yīng)產(chǎn)品。本發(fā)明的方法可處理包含任意非線性約束的全局優(yōu)化問題。
文檔編號G05B13/04GK102778842SQ20111012472
公開日2012年11月14日 申請日期2011年5月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月13日
發(fā)明者張強, 楊績文 申請人:上海聯(lián)影醫(yī)療科技有限公司