第四步:optiSLang 優(yōu)化分析 在這一步中,Evolutionary Algorithm算法用在全局和局部搜索最佳設(shè)計。優(yōu)化算法在MOP上采樣了10,000個設(shè)計,以找到導(dǎo)致最佳設(shè)計的輸入?yún)?shù)值組合。多目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果在“帕累托圖”中可視化(見下圖,紅黑虛線圖)。圖中顯示了兩個目標(biāo)之間的權(quán)衡,其中最佳設(shè)計集用紅點(diǎn)標(biāo)記(定義為帕累托前展面)。