基于博弈理论的飞行器多目标优化设计---理论概念与优化模型、算法及其向巨型优化中的拓展
基于博弈理论的飞行器多目标优化设计---理论概念与优化模型、算法及其向巨型优化中的拓展
唐智礼教授
南京航空航天大学
唐智礼，南京航空航天大学教授。一直从事空气动力学理论、偏微分方程数值解、计算流体动力学、流动控制和航空科学中的多目标/多学科优化设计研究等。较早地开展了基于一般均衡的飞行器多目标/学科优化研究，并且发展了多级分层联盟博弈策略，为解决超大规模的优化问题贡献了新的思路；证明了均衡解只与传寄的信息本身有关而与信息传递的方式无关，纠正了传统上认为均衡解与信息传递的方式有关的错误认识。先后主持二十多项纵向项目，包括国家自然科学基金重点项目1项和项面上项目4项、中欧航空科技合作项目4项、总装预研面上项目和重点项目、国防基础科研、创新特区项目等；完成三十多项横向项目。在国内外期刊发表SCI和EI论文100多篇。近年来，多次担任欧盟ECCOMAS系列主题会议科学委员会委员。
现代飞行器设计需要同时考虑众多学科，诸如气动、结构、推进、控制以及操稳等，于是多学科优化(MDO)便应运而生，但是对于多个目标之间却很难定义其最优解。根据诺贝尔奖、图灵奖获得者美国著名学者Herbert Simen(赫伯特.西蒙)的思想：多个目标之间不存在“绝对的最优解”，存在的只有彼此“妥协的平衡解”，因此多目标/多学科优化应以追求彼此“可接受的满意解”代替追求“最优解”。目前为止，多个目标之间彼此妥协平衡的概念有三种：其一为Pareto(帕累托)于1896年提出的合作均衡的非占优解，即帕累托解；其二为Stackelberg(斯坦克伯格)于1934年提出的非合作分层均衡解，即斯坦克伯格均衡解；其三为Nash于1950年提出的非合作竞争性纳什均衡解。本报告首先应用三种对策策略发展了工程科学中多学科优化问题的理论模型、求解算法、平衡解的特性以及算法中信息的交换方式；然后研究了算法中平衡点的存在性条件，从理论上证明了优化算法解的存在性，收敛性和等价性；最后应用多级分层联盟博弈策略，给出了解决超大规模巨型多学科优化问题的思路。
