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.     

离散变量结构优化的斐波那契算法

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，建立了建筑结构优化模型。利用斐波那契数列的规律，提出了离散变量结构优化设计的斐波那契算法。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。是一种理想建筑结构优化设计方法。     

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。     

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。     

基于改进遗传算法的离散变量结构优化设计

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,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法的缺陷,提出了一种改进的遗传算法。算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的。     

离散变量结构优化设计的混合遗传算法

以力学准则法为基础，提出了一种求解离散变量结构优化设计的拟满应力方法；这种方法能直接求解具有应力约束和几何约束的离散变量结构优化设计问题。通过在遗传算法中定义拟满应力算子，建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法－拟满应力遗传算法，算例表明这种混合遗传算法适用性广，具计算效率高。     

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。     

复合形遗传算法在离散变量桁架结构拓扑优化设计中的应用

为了避免在结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来的奇异解，设计了一些启发式准则来产生结构可能的拓扑结构形式，再采用混合遗传算法——复合形遗传算法进行截面优化。把复合形法嵌入到遗传算法中，利用复合形法对群体中的可行个体和不可行个体分别进行处理，可提高遗传算法种群的质量，有利于最优解的搜索。该方法既有复合形法快速高效的特点，又有遗传算法全局性好的特点。算例的结果表明，该方法用于桁架结构拓扑优化设计是有效的。     

自适应遗传算法在建筑结构优化中的应用

遗传算法易搜索到全局最优解，但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象．基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上，针对其缺陷提出改进措施：利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群；采用最优个体储存、最差个体替换策略．在改进遗传算法的基础上，又引入自适应的交叉、变异概率公式，幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法．通过十五杆平面桁架的数值算例，自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比，验证自适应遗传算法的优越性能．     

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。     

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。     

离散变量结构优化的单向搜索算法

根据离散变量结构优化设计的特点，提出了离散变量结构优化设计的单向搜索算法。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。设计的结构强度和刚度等都有了保证，重量轻，成本低。     

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。     

离散变量结构优化的准则优化法

以满应力设计思想为基础,提出了离散变量结构优化的拟满应力设计方法。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问题,也能处理同时具有稳定约束和位移的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。