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%%%%%%%%%% %% 清空環境 clc clear all close all tic load X m=size(X,2);% 樣本特征維數 % 中心點范圍[lb;ub] lb=min(X); ub=max(X); %% 模糊C均值聚類參數 % 設置冪指數為3，最大迭代次數為20，目標函數的終止容限為1e-6 options=[3,20,1e-6]; % 類別數cn cn=4; %% 模擬退火算法參數

為了選擇一個好的協方差矩陣，Isight首先假設樣本數據的協方差是設計數據的良好近似值；即。 其中μ是樣本數據的質心。形狀函數值的優化方式與徑向基函數（RBF）相同。 Isight隨后使用對角矩陣近似實際方差（，其中Si是一個正數，n是近似中的輸入變量數量）。Isight使用模擬退火算法優化Si的值，以最小化N?1個數據點的誤差總和。

基于matlab模擬退火算法矩形排樣，基于最低水平線算法完成矩形板材下料優化，輸出最優剩料率和最后的水平線，可替換自己的數據進行優化，程序已調通，可直接運行。

小編以簡支梁應力計算為例，詳細講解Isight中的優化算法及應用，并詳細講解Isight與ANSYS APDL耦合及優化結果分析。QQ: 315673349

基于matlab的模擬退火算法（SA）優化車輛路徑問題（VRP），在位置已知的條件下，確定車輛到各個指定位置的行程路線圖，使得路徑最短，運輸成本最低。一個位置由一臺車服務，且始于起點，返回起點，程序已調通，可直接運行。

結合諸如Isight等優化平臺，建立自動的優化分析流程，可以大大提高優化計算的效率，縮短產品的設計周期。在Isight中也集成了多種優化算法，可以在優化計算時靈活選用，，免去了自編優化算法的繁瑣過程，Isight還提供了多種接口組件，可以十分方便的建立優化分析。

底座的Isight優化流程見圖6. 優化算法采用DOE算法，抽樣方法為超拉丁算法，樣本數為50.圖6 底座Isight優化流程圖 2.3 優化結果通過Isight優化分析，經圓整后，得到底座參數的最優值。優化前后參數見表5.

基于Pointer-2智能算法的策略Pointer-2算法只能讓Isight軟件自動選擇最佳優化算法進行組合優化設計。算法適用于多數線性及非線性設計空間，以及連續與不連續設計空間。同時也適用于解決單次計算耗時較長的問題。

本文以Isight環境介紹整車多學科優化及輕量化優化。針對剛度、NVH等線性工況，首先進行靈敏度分析進行變量篩選。針對碰撞等分線性工況，根據經驗篩選出設計變量。然后分別針對不同的工況進行DOE分析采樣，用于構建元模型，包括質量元模型。然后在基于元模型進行組合優化，首先應用全局優化算法定位目標極值在設計空間中所處的區域，在應用梯度優化算法對該區域進行精確尋優，最終獲得最優設計解。

采用Isight進行多目標多學科優化，通過Isight集成和管理復雜的仿真流程，運用多種優化算法自動探索得到優化方案，從而縮短產品研制周期，降低研發成本。本例研究汽車副車架的強度、模態和質量表現。主要是建立參數化模型后提交Optistruct求解，便于Isight進行集成軟件。

全局搜索的成功在很大程度上取決于選擇的起始溫度和退火次數。如果啟動溫度過低，算法可能會陷入局部最小值的環境中。另一方面，過高的溫度值將增加“跳出”已檢測到的全局最小值的周圍的可能性。 *這種全局優化算法的名稱及其參數類似于冶金退火，如果選擇明智的冷卻過程，退火過程將達到接近最優的低能狀態。

Isight是一個仿真分析流程自動化和多學科多目標優化工具，它提供了一個可視化的靈活的仿真流程搭建平臺，同時提供與多種主流CAE分析工具的專用接口，利用此工具，用戶可以方便的以拖拽的方式可視化的快速建立復雜的仿真分析流程，設定和修改設計變量以及設計目標，自動進行多次分析循環；同時提供了試驗設計、優化設計、近似模型和質量工程等一套完整的優化算法包，來幫助用戶深入全面的了解產品的設計空間，明晰設計變量與設計目標之間的關系

圖6配置MATLAB啟動執行程序位置5.Optimaztion模塊優化設置圖7 優化模塊設置圖8為優化迭代過程圖，其最優值為5.1302，而理論值通過公式可計算出為5.1302，這說明通過優化算法獲得的解和理論解是一樣的。圖8優化流程3.制作模板文件導入變量在第2節中，變量是手動建立的，這對設置多個變量不太友好，在Isight中能否批量產生變量呢？