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基于并行子空间设计的潜水器优化研究的开题报告
一、研究背景及意义
潜水器是一种重要的水下探测器，其广泛应用于海洋探测、深海资源开发、海上环境观测等领域。现代潜水器不仅需要拥有高度稳定性和灵活度，并且要具有一定的速度和航程，而且还需要满足多种复杂任务需求。为了满足这些要求，潜水器优化设计成为了一个热点研究领域。
传统的潜水器优化设计方法主要采用单目标优化算法进行设计，往往只考虑一个优化目标，而且优化方法的求解速度比较慢。因此，针对潜水器的复杂性和多目标性，开展基于并行子空间设计的潜水器优化设计研究将具有重要的理论研究意义和实际应用价值。
二、研究内容和研究计划
（一）研究内容
1.构建潜水器模型
基于相应的潜水器应用需求，建立潜水器的数学模型，实现潜水器的运动控制和水下环境感知等功能。
2.多目标子空间优化算法
基于多项式拟合和子空间优化理论，开展多目标优化算法的理论研究。通过对多目标优化算法的分析、模拟和计算，建立子空间优化算法的优化模型，并对算法进行调优和改进。
3.基于并行算法的优化设计研究
开展基于多节点并行计算器集群和基于GPU加速的优化设计计算研究，提高优化算法的求解效率和计算性能，以实现潜水器的快速优化设计。
（二）研究计划
1.前期准备阶段：对潜水器的运动原理和水下环境感知技术进行详细了解，确定潜水器应用需求和优化目标。
2.中期研究阶段：构建潜水器数学模型，理论分析多目标优化算法的优化模型，实现基于并行算法进行优化设计研究，并通过仿真模拟进行算法验证和实验结果分析。
3.后期总结阶段：总结优化算法和优化模型的设计方法和理论，并针对优化算法的改进和优化设计的实际应用进行深入研究和讨论。
三、研究预期成果
1.构建潜水器数学模型，实现潜水器的运动控制和水下环境感知等功能。
2.研究并设计出基于并行子空间的优化算法，并实现高性能的并行优化设计计算。
3.在的优化算法和优化模型的设计方法和理论，并发表相关的优化算法和优化模型研究论文。
四、研究难点和解决思路
（一）研究难点
1.多目标优化算法的优化模型建立和算法调优。
2.基于并行算法的优化设计计算，包括多节点并行计算器集群和基于GPU加速的优化设计计算。
（二）解决思路
1.设计合理的多目标优化算法，并通过算法仿真和实验验证，不断调优算法，提高算法的优化效果。
2.发挥计算机并行计算的优势，采用多节点并行计算器集群和基于GPU加速的优化设计计算，提高计算效率，降低计算成本。
五、参考文献
1.张一庆,胡涛,吴俊锋.基于MATLAB平台的子空间优化傅里叶逆变换算法研究[J].工程设计学报,2019,26(1):19-23.
2.杜修力,陈志萍,张元靖,等.基于种群自适应的多目标优化算法研究[J].计算机仿真,2016,33(6):49-52.
3.汤学清,张南.基于GPU加速的并行矩阵求逆算法[J].计算机工程与应用,2019,55(5):97-102.
4.陈亮,张云峰.基于多目标优化的飞行器路径规划[J].航空动力学报,2018,33(2):264-270.