离散变量结构优化设计的混合遗传算法

针对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法，并基于满应力思想，对离散复合形法进一步做了改进，提高了离散复合形法的局部寻优能力，从而构造了一种改进的离散复合形法用于离散变量结构优化设计；对基本遗传算法运用Hamming距离控制种群的个体差异；在适应度计算过程中加入判定因子来减少结构重分析次数：在遗传操作中。对交叉和变异操作做了改进．并把复合形算子嵌入到复制操作中，从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法，是可行和有效的。     

离散变量桁架结构拓扑优化的改进混合遗传算法

为了避免在结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来计算上的麻烦,在对桁架结构进行受力分析的基础上设计了一些启发式准则来产生可能的拓扑结构形式,然后采用一种改进的混合遗传算法进行截面优化.混合遗传算法将离散复合形法引入到遗传算法中,一方面利用遗传算法为离散复合形法提供可行点;另一方面利用离散复合形法对遗传算法种群中的可行个体和不可行个体进行改进,从而提高了遗传算法的局部寻优能力,并对标准遗传算法在选择、交叉和变异操作上作了一些改进.它将两种算法的优点集中在一起,同时又弥补了两者的不足.算例的结果表明,该方法用于桁架结构拓扑优化是简单、快速和有效的.     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法。探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法，该算法可处理受应力，位移约束的结构优化问题，数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性。     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，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一混沌遗传算法；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，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

离散变量桁架结构拓扑优化的杂交算法

为了加快遗传算法的进化过程,提出了遗传算法和拟满应力算法相结合的杂交算法,并将它应用于离散变量桁架结构的拓扑优化问题·在对桁架结构受力分析的基础上,提出一种启发式方法对随机生成的拓扑结构形式作必要修正,以快速产生符合机动性要求的拓扑结构形式·利用遗传算法进行桁架结构拓扑优化,用拟满应力算法进行截面优化,并将截面优化的结果传递给遗传算法作为拓扑优化中遗传操作的根据,这样大大减少单纯用遗传算法进行优化的解空间,从而加快搜索进程·算例的结果表明,该方法用于桁架结构拓扑优化是简单、快速和有效的·     

改进的离散复合形法与门式刚架结构优化设计

在连续变量复合形算法的 基础上，利用平均值舍入法获取离散点，改进了复合式迭代过程和停机准则，使之成为一种能直接求解离散变量优化解。将该方法应用于同济大学开发的钢结构杆系CAD软件－3D3S，建立了门式刚架结构离散变量优化的数学模型，实现了门式刚架结构的优化，取得了较好的效果。     

改进混合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未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点,提出引入转基因算子与单亲遗传算子,同时提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法,通过与遗传算法相结合并运用到初始群体形成和进化过程中,使两种算法既可相互独立地运算,又可彼此相互协调、共同作用．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,建立离散变量结构优化模型．各种算法的优化结果对比表明,改进混合遗传算法具有省时、高效、局部搜索能力强和全局性好的特点。     

基于改进遗传算法的离散变量结构可靠性优化设计

根据离散变量结构可靠性优化设计的特点与难点,提出了基于改进遗传算法的可靠性优化设计方法,通过１５６杆输电出服失效状态下的可靠性优化设计与简易海洋平台屈服及疲劳失效上的可靠性优化设计实例,验证了方法的有效性,在计算速度及解的质量方面都取得了比较满意的结果。     

基于遗传算法的网格结构优化方法

为了加快遗传泊进化过程,提出了基于遗传算法和满应力准则进行网格结构优化的杂交算法,杂交算法能大幅度地减少单纯采用遗传算法进行网格结构优化的解空间,其结果表明杂交算法能明显地加快遗传算法的收敛进程。     

基于混合遗传算法和复合形法的翼型优化设计

遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率,将遗传算法和复合形法相结合,建立了基于混合遗传算法和复合形法的气动优化设计方法,对超临界翼型进行了单目标和多目标的优化设计,流场计算采用雷诺数平均N-S方程。算例表明,该设计优化方法稳定,设计质量高,效率比单纯遗传算法有很大提高,在工程中有较大的应用价值。     

Hybrid Genetic Algorithm for Engineering Structural Optimization with Dis crete Variables

Aiming at the phenomenon of discrete variables whic h generally exists in engineering structural optimization, a novel hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed to directly search the optimal solution in this pape r. The imitative full-stress design method (IFS) was presented for discrete struct ural optimum design subjected to multi-constraints. To reach the imitative full -stress state for dangerous members was the target of IFS through iteration. IF S is integrated in the GA. The basic idea of HGA is...     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

改进的自适应遗传算法在结构优化设计中的应用

普通遗传算法经常出现易早熟、随机性较大、收敛速度较慢等问题,基于Sigmoid函数,提出了一种新的改进的自适应遗传算法.该算法可以有效提高收敛速度并防止算法陷入局部最优解,通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性.结果表明,提出的新型遗传算法可以为其在大型土木建筑结构的优化设计中的推广应用提供理论支持.     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

基于遗传算法的复合材料层压板固有频率的铺层角优化设计

本文采用遗传算法，对给定层数的复合材料层压板在满足有固有频率的要求下进行铺层角的优化设计．通过对二十层对称层压板的优化计算可以得到：采用本文所述方法．不仅可以成功地解决结构优化中的离散问题，而且具有较高的计算效率．本文所提出的方法不仅简单易行，而且容易推广应用到更复杂的结构优化问题。