工程结构优化设计的混合遗传算法

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了工程结构优化设计模型。为了改善遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点，提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法，并与标准遗传算法结合成混合遗传算法。对25杆框架结构优化设计，结果表明，这种混合遗传算法的收敛特性得到很好的改善，即发挥了三等分割算法省时、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点，是有效的工程结构优化设计方法。     

工程结构优化设计的改进混合遗传算法

根据工程实际以及规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等问题,采用一种新的遗传算子即单亲遗传算子对遗传算法进行了改进,并提出了离散变量结构优化设计的三等分割算法与遗传算法相结合的混合遗传算法。优化设计结果表明:改进混合遗传算法的收敛特性得到了很好的改善,既具有三等分割算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又具有遗传算法全局性好的特点,是高效、理想的工程结构优化设计方法。     

离散变量结构优化设计的组合遗传算法

传统的遗传算法在处理离散变量结构优化问题存在很多缺陷,遗传进化过程缓慢,遗传操作具有相当大的盲目性,本文采取改进措施,实施最差个体替换法和优良个体保护法,确保遗传种群的优良品质,保证优良个体只执行改进性能的基因操作,同时利用拟满应力设计方法收敛快的特点,将拟满应力设计方法和遗传算法相结合提出了组合遗传算法,适时地利用拟满应力设计优化结果提供种群成员,从而加快了遗传进化的进程,算例表明,组合遗传算法的优化结果是令人满意的。     

混合离散变量结构优化的遗传算法

提出了混合离散变量结构优化的遗传算法，给出了离散变量结构优化的算例，算例结果表明算法是有效的。     

离散变量结构优化设计方法的研究进展与展望

回顾了离散变量结构优化方法的发展历史、研究进程，对离散变量优化设计方法做出分类，阐述了近年来离散变量结构优化设计方法的发展、现状及新进展，尤其对遗传算法、混合遗传算法、相对差商法、模拟退火法、禁忌搜索法进行了详细地总结，介绍了一些国内外知名学者最新的研究成果，并根据离散变量结构优化设计问题的特征，对离散变量结构优化设计方法的研究方向的发展提出展望。     

应用混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法。     

建筑结构优化设计的改进进退遗传算法

针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大、局部搜索能力差和迭代过程缓慢等缺点.提出一种离散变量结构优化设计的进退搜索算法与遗传算法结合在一起解决问题;并提出一种新的遗传算子———转基因算子,用于对遗传算法的改进.结果表明,这种改进退遗传算法即发挥了进退搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点;采用的改进措施效果明显,其收敛特性得到很好的改善.该算法是高效的理想工程结构优化设计方法.     

遗传算法原理、实现及其在离散变量结构优化设计中的应用

阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤,论述了遗传算法的特点,介绍了遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用情况。     

离散变量结构优化设计的研究进展与展望

介绍了离散变量结构优化设计理论及设计方法的新进展,并对其发展及研究方向做出展望。     

一种求解离散变量结构优化的混合算法

将离散变量结构优化设计的相对差商算法和进退法相结合，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混合算法一以相对差商法为算法主体。同时借鉴进退法的思想，逐步前进或后退截面序号，编制程序，并通过算例与拟满应力算法比较，验证混合算法的优越性。     

遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

介绍并发展了一种基于非连续设计变量的结构优化设计方法－遗传算法。它把结构优化问题模拟为生物进化问题。通过判断每一代中个体的优化程度进行优胜劣汰,从而产生下一代个体,如此反复迭代来完成优化设计。本文给出了遗传算法的详细计算过程,并提出了三种加快收敛的改进方法。     

离散变量结构优化的斐波那契遗传算法

提出了一种求解离散变量结构优化设计问题的斐波那契直接搜索方法;通过在遗传算法中定义斐波那契算子,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法斐波那契遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,这种混合遗传算法对于离散变量结构优化问题的求解具有较快的收敛速度,且能以很大的概率求得全局最优解。     

离散变量结构优化的组合形遗传算法

针对遗传算法在迭代过程中经常出现早熟收敛、振荡、随机性太大和收敛速度缓慢等缺点,使用格雷码编码,对遗传算法运用海明距离控制种群的个体差异;并把组合形算法作为组合形算子嵌入到遗传算法中,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例结果表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和斐波那契遗传算法,既发挥了局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法。     

离散变量结构优化的2级算法

针对满应力设计方法不能直接用于离散变量结构优化问题,把近似满应力设计方法和相对差商法结合起来,给出了适用于离散变量结构优化的2级算法,提高了相对差商法的收敛速度,该算法不仅能直接解决具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,而且也能同时处理具有位移约束等全局性约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题,根据该算法编制了相应的计算程序,算例结果表明,该方法对于离散变量结构优化设计非常有效。     

遗传模拟退火算法在结构优化设计中的应用

遗传算法、模拟退火算法都是随机搜索方法,在处理全局优化、离散变量、多连通可行区等困难问题中,具有传统结构优化算法不可比拟的优势.笔者针对遗传算法和模拟退火算法的特点,取长补短,结合成一种混合遗传算法—遗传模拟退火混合算法.经改进后的混合算法既发挥了遗传算法全局搜索能力强的特点,又保留了模拟退火算法局部寻优效果好的优点.     

离散变量结构优化的改进组合型遗传算法

对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改造适值函数,使算法更稳定地收敛于全局可行最优解.与基本遗传算法和组合型算法的计算结果比较证明,改进的组合型遗传算法具有局部搜索快和全局性好的双重特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法.     

一种改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大等缺点，引入一种新的遗传算子——单亲遗传算子，用于对标准遗传算法的改进。包含单亲遗传算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题，进而对框架结构的多种工况进行优化设计的结果进行了对比验证，结果表明：改进遗传算法比标准遗传算法有好得多的收敛特性，迭代次数明显减少，优化设计结果也远好于标准遗传算法。     

改进自适应遗传模拟退火算法的结构优化设计

为提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行改进.引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法,并将遗传算法和模拟退火算法结合形成一种混合算法,从而提高算法的运行效率和计算精度.算例表明改进的自适应遗传模拟退火混合算法较基本遗传算法更加有效.