具有混合变量的桁架结构多目标形状模糊优化设计

分别以桁架杆件截面面积和可动结点坐标为离散和连续设计变量,以结构总重量最小、结点位移最小和结构固有频率最大为目标函数,进行桁架结构形状多目标优化设计。采用的改进遗传算法用二进制编码方式对两类不同变量进行编码,用凝聚函数将问题的多项约束转化成单个约束,用凝聚选择策略和竞争保留机制保证有潜力的解被优先选择,最终得到问题的理想解和有效解。最后从工程实际出发,根据模糊相似优先比方法,从多组有效解中寻找出最优解。     

基于动态分级策略的改进正余弦算法

针对正余弦算法存在易陷入局部最优、求解精度不高、收敛速度较慢等问题, 提出一种基于动态分级策略的改进正余弦算法。首先, 引入拉丁超立方抽样法, 将搜索空间均匀划分, 使初始种群覆盖整个搜索空间, 以保持初始种群的多样性。其次, 采用动态分级策略, 根据适应度值的排序情况, 将种群动态划分为好中差3个等级, 并应用破坏策略与精英引导方法对其进行扰动, 以提高算法的收敛精度, 增强跳出局部最优的能力。最后, 引入反向学习方法, 设计了动态反向学习全局搜索策略, 以提高算法的收敛速度，同时对改进算法在复杂度、收敛性和稳定性方面进行性能测试, 选取15个标准测试函数在低维和高维状态下进行仿真实验分析, 并与粒子群算法、回溯搜索算法和其他改进正余弦算法进行比较。仿真分析结果表明, 所提算法有效地提高了算法的收敛性和稳定性。