文章标题：基于大数据与强化学习的船舶结构混合优化方法

文章作者：董楠
关 键 字：大数据驱动；非支配排序遗传算法II；强化学习；船舶结构优化
文章摘要：针对现有船舶结构优化方法在处理冲突目标时易陷入局部最优且计算成本高昂的问题，研究提出一种基于数据驱动的混合优化方法。该方法首先利用数据驱动技术构建高精度代理模型以替代昂贵的仿真计算，随后通过非支配排序遗传算法II进行全局并行勘探以定位高性能帕累托候选解集，最后引入强化学习智能体在候选解邻域内进行深度序列决策与精细化开采。实验结果表明，该方法在优化任务中实现了46.76%的船舶重量减少率，同时将单次迭代时间缩短至7.6 s。该方法有效提升了复杂工程约束下多目标优化的综合性能与求解效率，为船舶智能设计与制造提供了强有力的技术支撑。