During the study, global and local optimization algorithms were compar的简体中文翻译

During the study, global and local

During the study, global and local optimization algorithms were compared. For the multi-objective problem, similar results are obtained using both methods. This allows us to conclude that this optimization problem has an objective function that is bothconvex and unimodal. However, the addition of design variables and constraints may change the nature of the problem, and the use of local methods may not be possible. In this particular case, the use of a local optimization technique is preferred since itsapplication results in the same solution as the global methods using less computational time. For the single-objective optimization problem, the differing results of the two methods suggest that the objective function is in this case non-unimodal with atleast one local maxima in addition to the global maximum value. Furthermore, the benefit of using both method types is demonstrated by the large variance in operating conditions revealed by the solutions: in practice, one maximum, although at a slightly lower value, may actually be the superior choice. This interesting result suggests that it is prudent to continue to employ both types of algorithms in tandem during any optimization, if possible.This work reveals a large number of possible avenues of future research. The existing fuel cell stack and system models would benefit from fewer assumptions and simplifications; for example, the assumed constant pressure drop in the humidifier and in the cooling channels and fully humidified membrane. A new optimization could be performed that takes into accountnot only the operating conditions as design variables but also the geometric parameters of the fuel cell. Indeed, a combination of operating parameters with physico-chemical parameters as design variables would result in a comprehensive optimization of a fuel cell system. Also, the objective function can be modified to reflect the operating conditions of an actual fuel cell application: the weighting factors, set to 1 for this study, could be matched to the particular power cycle of the application, increasing the accuracy of the model. Subsequent papers will reflect this ongoing attempt to increase the sophisticationand accuracy of the stack and system models.
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结果 (简体中文) 1: [复制]
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在研究过程中,比较了全局和局部优化算法。对于多目标问题,使用这两种方法都可获得相似的结果。这使我们可以得出结论,此优化问题具有<br>凸函数和单峰函数的目标函数。但是,设计变量和约束的添加可能会改变问题的性质,并且可能无法使用局部方法。在这种特殊情况下,最好使用局部优化技术,因为它的<br>应用可以产生与使用较少计算时间的全局方法相同的解决方案。对于单目标优化问题,两种方法的不同结果表明目标函数在这种情况下是非单峰的,且<br>除全局最大值外,至少还有一个局部最大值。此外,通过解决方案揭示的运行条件差异很大,可以证明使用这两种方法的好处:实际上,一个最大值(尽管值稍低)实际上是更好的选择。这个有趣的结果表明,如果可能的话,在任何优化过程中继续同时使用两种算法都是明智的。<br>这项工作揭示了未来研究的大量可能途径。现有的燃料电池堆和系统模型将受益于更少的假设和简化。例如,假设加湿器,冷却通道和完全湿润的膜中的恒定压降。可以考虑到新的优化<br>不仅是作为设计变量的工况,还包括燃料电池的几何参数。实际上,操作参数与作为设计变量的物理化学参数的组合将导致燃料电池系统的全面优化。同样,可以修改目标函数以反映实际燃料电池应用的运行条件:在此研究中,将加权因子设置为1,可以将其与应用的特定功率循环相匹配,从而提高了模型的准确性。随后的论文将反映这种不断提高<br>堆栈和系统模型的复杂性和准确性的尝试。
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在研究过程中,比较了全局和局部优化算法。对于多目标问题,使用两种方法获得类似的结果。这使我们能够得出结论,此优化问题有一个客观函数,既<br>凸和单模。但是,添加设计变量和约束可能会改变问题的性质,并且可能无法使用本地方法。在此特定情况下,首选使用本地优化技术,因为其<br>应用程序使用更少的计算时间产生与全局方法相同的解决方案。对于单目标优化问题,两种方法的不同结果表明,本例中,目标函数与<br>除了全局最大值之外,至少一个局部最大值。此外,使用这两种方法类型的好处表现在解决方案所揭示的工作条件差异很大:在实践中,一个最大值,虽然值略低,但实际上可能是优越的选择。这个有趣的结果表明,如果可能,在任何优化过程中继续同时使用这两种类型的算法是明智的。<br>这项工作揭示了未来研究的大量可能途径。现有的燃料电池堆栈和系统模型将受益于更少的假设和简化;例如,加湿器和冷却通道和完全加湿膜中假定的恒定压降。可以执行新的优化,并考虑到<br>不仅是设计变量的运行条件,还有燃料电池的几何参数。事实上,将操作参数与物理化学参数作为设计变量相结合,将实现燃料电池系统的全面优化。此外,还可以修改目标函数以反映实际燃料电池应用的运行条件:本研究设定的权重系数设置为 1,可与应用的特定功率循环相匹配,从而提高模型的准确性。随后的文件将反映这种持续增加复杂性的尝试<br>堆栈和系统模型的准确性。
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在研究过程中,比较了全局优化算法和局部优化算法。对于多目标问题,两种方法都得到了相似的结果。这使得我们可以得出这样的结论:这个优化问题有一个目标函数,它同时是<br>凸的和单峰的。然而,设计变量和约束的添加可能会改变问题的性质,而局部方法的使用可能是不可能的。在这种特殊情况下,优选使用局部优化技术,因为它<br>应用结果与全局方法得到的解相同,计算时间更少。对于单目标优化问题,两种方法的不同结果表明,在这种情况下,目标函数是具有at的非单峰函数<br>除全局最大值外,至少还有一个局部极大值。此外,使用这两种方法的好处在于解决方案所揭示的操作条件的巨大差异:在实践中,一个最大值虽然稍低,但实际上可能是更好的选择。这个有趣的结果表明,如果可能的话,在任何优化过程中继续同时使用这两种算法是明智的。<br>这项工作揭示了未来研究的大量可能途径。现有的燃料电池组和系统模型将受益于较少的假设和简化;例如,假定加湿器、冷却通道和完全加湿的膜中的恒定压降。新的优化可以考虑<br>不仅以工作条件为设计变量,而且以燃料电池的几何参数为设计变量。实际上,将操作参数与物理化学参数作为设计变量相结合,将导致燃料电池系统的全面优化。此外,可以修改目标函数以反映实际燃料电池应用的操作条件:本研究中设置为1的权重因子可以与应用的特定功率循环相匹配,从而提高模型的精度。随后的论文将反映这一正在进行的提高复杂性的尝试<br>以及堆栈和系统模型的准确性。<br>
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