介绍

电子设备内部组件的布局位置会直接影响其运行性能。
通常，在一个尺寸较小的设备空间内需要安装越来越多的电子元器件（例如印刷电路板），从而容易引起较为严重的电子设备散热问题。
如果不合理安排其内部组件的布局位置，则很容易造成温度过高，使得电子设备发生不可逆的损坏。
由此引出了一个重要的研究课题，即组件布局优化（Component Layout Optimization, CLO）问题。
该问题的任务是优化组件的布局方案，使其在满足必要的设计约束（包括非重叠约束、系统质心约束等）的条件下最大化电子设备热性能。为了获得全局最优布局设计，相比于梯度算法，基于种群的进化算法具有独特的全局搜索优势。然而该问题的复杂性仍然对现有的进化优化算法提出了巨大的挑战。

首先，以位置坐标为设计变量，随着组件数量的增加，CLO问题很容易成为一个高维的优化问题。其次，该问题需要满足大量复杂的约束条件。
其中需要满足的一个基本约束为几何不干涉约束，它要求任意两个组件之间或者组件和布局区域边界之间不发生重叠。
第三，可能存在两个或多个不同的组件布局设计方案具有相同或者相近的性能指标，使得CLO问题成为一个多模态优化问题。
上述问题特点使得CLO问题的优化求解仍然面临着较大难度，采用进化算法搜索最优布局方案时仍然存在精度和效率上的不足，极大阻碍了其在实际工程中的应用推广。
本次竞赛的目的是推动连续单目标约束优化问题的进化算法研究，从而为解决复杂的现实应用问题提供算法支撑。

本次竞赛以实际工程中的布局设计问题为背景，基于一定简化构造了一个典型的布局设计场景，即热管约束组件布局优化（Heat pipe-constrained Component Layout Optimization, HCLO）问题。如图1所示，最大的红色矩形表示布局区域，以限定组件允许的布局范围。绿色矩形代表热管，组件产生的热量可以通过热管的高效热传导直接散发出去。蓝色阴影框表示需要摆放在热管上且位于布局区域内的布局组件。该问题的设计目标是使最大的热管承载散热功率最小，以提高不同热管之间的热均匀性。因此，HCLO问题是一个连续单目标约束优化问题。
请注意，本竞赛提供了两种编程语言下的约束和目标函数计算代码（MATLAB和Python），研究人员可根据自身情况进行选择。


图1. 热管约束部件布局优化（HCLO）问题的图解

本次比赛共设置五个不同维度的HCLO测试算例，包括四个公开的HCLO算例和一个私有的HCLO算例。
四个公开的HCLO算例可以帮助参赛者更好地理解这项竞赛任务，用于研发高效的布局搜索算法。最后一个则是具有相同问题类型的私有评测算例，该问题参数设置等相关代码则不会发布。
此项设置的目的在于鼓励参赛者这对这一类优化问题开发算法，而不仅仅是特定的几个布局算例。参赛者可以提出全新的进化优化算法或将先前提出的算法进行组合创新，但要求算法类型为进化优化算法。此外，不允许使用商业优化软件。参赛者需要提交自己的源代码以及优化算法的简要描述，以及简短的代码说明。我们将在私有的HCLO问题中对您提出的算法进行性能评估，以确保其公平性。为了公平地评估比较不同算法的性能，在相同的计算代价下随机多次运行算法，选取最好的布局优化结果进行评测。当设计结果均满足约束条件时，将直接评估最优布局设计的目标函数值。如果在算法达到终止条件时没有返回可行的布局结果，则将比较它们的约束违反值。违反约束程度较少的算法更优。

简要问题描述

如图1所示，该问题的设计变量是其组件的二维位置坐标。为了满足散热和系统质量特性的设计要求，需要满足四种类型的设计约束。第一类约束为基本的几何不干涉约束，它要求任何两个组件之间不能重叠，并且任何组件都不能超出布局区域边界。第二类约束则要求系统质心应控制在与预期质心的特定绝对误差以下。第三类约束为组件的散热约束，要求组件必须与热管重叠。只有当组件横跨热管时，产生的热量才能传递到外部，避免热量集中。需要注意的是，每个热管都存在最大散热功率的容量限制。因此，放置在每根热管上的组件的发热功率总和不应超过其最大散热容量，此为第四类约束。当一个组件同时横跨两根热管时，每根热管实际承载该组件热功率的一半。为了能够使该布局区域上热分布尽可能均匀，定义设计目标为最小化最大热管承载散热功率。因此，HCLO问题是一个连续多约束的单目标优化问题。下面简要介绍四个公开的HCLO算例。

问题1（公开）：需要在一个布局域内正确放置6个组件，涉及12个设计变量。
问题2（公开）：需要在一个布局域内正确放置15个组件，涉及30个设计变量。
问题3（公开）：需要在一个布局域内正确放置40个组件，涉及80个设计变量。
问题4（公开）：需要在一个布局域内正确放置90个组件，涉及180个设计变量。