简介:摘要目的研究利用多目标优化(MCO)技术提高基于先验知识自动计划(KBP)模型的计划设计质量的可行性。方法选择55例已完成放疗的鼻咽癌患者,每个病例都采用固定野调强放疗技术。随机选择40个病例的调强放疗计划作为训练集1,通过多目标优化技术对训练集1中的放疗计划进行预处理,构建新的训练集2。将初始训练集1和处理后的训练集2作为样本,分别训练得到传统的KBP模型和多目标优化技术精炼后的MCO-KBP模型。在剩余15个病例中随机选择5例作为验证集,其余10例作为测试集。验证通过后用测试集对初始的人工计划以及传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的计划质量进行统计学分析。结果传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的靶区剂量(D95%)均能满足临床要求,适形性指数与均匀性指数基本一致(P>0.05),且MCO-KBP模型生成的自动计划中重要危及器官的剂量比传统KBP模型更低(脑干Dmax平均偏低2.13 Gy,左、右腮腺Dmean分别平均偏低1.39、1.59 Gy,左、右视神经及垂体的Dmax分别平均偏低1.42、1.16、1.88 Gy,差异均有统计学意义)。结论与传统的KBP模型相比,精修后的MCO-KBP模型设计的调强放疗计划对危及器官的保护具有明显优势,利用MCO技术提高KBP模型的计划设计质量是可行的。
简介:在飞行器的气动外形优化设计中,参数化方法和优化算法具有十分重要的作用,对优化的计算时间、设计空间的数学特性有着深刻的影响.类别形状函数(classandshapetransformation,CST)方法是一种简洁高效的参数化方法,但对于复杂曲面很难使用统一的CST方法进行拟合.文章首先介绍了CST方法的三维实现,分析了其数学性质,提出了分块CST参数化方法,保留CST方法的特性,实现了分块曲面之间的光滑连接.针对气动外形优化设计的复杂情况,需要根据具体的飞行任务提出设计目标,并处理不同目标的矛盾问题.其次采用Pareto策略自动寻找最优方案集,并基于分块CST参数化方法、遗传算法和气动力快速计算方法,对类乘波翼身组合飞行器进行了优化设计,并改变原有问题的设定条件优化得到了全新外形.研究结果表明分块CST方法参数少,精度高,Pareto策略处理多目标准确有效,是气动外形优化设计中非常有用的工具.
简介:雨水管网是城市排涝工程体系的重要组成部分,如何科学经济地对现状雨水管网进行优化改建,是提升管网排水能力、缓解城市内涝的的关键问题之一.建立以降低造价和工程量以及提高排水能力为目标的管网改建多目标优化模型,以管径改建值作为变量,利用NSGA2II多目标优化算法求解;基于Java运行平台,将SWMM源代码嵌入寻优过程,实现程序自动调用水力学模拟软件,得到快速获取可行解的新途径;将新建模型应用于工程实例,应用结果表明,优化模型在保证工程合理性要求的前提下,可快速获得多个经济可行的组合改建方案.研究对于雨水管网改建工作等具有借鉴意义.