寻求离散变量结构优化设计0—1规划可行集的差商向量法

利用相对差商向量法寻求离散变量结构优化设计０－１规划模型原变量可行集。本法是按各设计变量相对差商的负方向搜索设计变量的”可行基点“，依此求得与０－１规划盯对应的原设计变量的可行集；目的是使”可行基点“更好地逼近最优解，以减少优化过程的迭代次数，提高计算效率。     

0—1规划的单纯形算法

在线性规划单纯形基础上，介绍０－１规划的单纯形算法。通过本文作者实践，证明行之有效并给出了算例，说明该方法的具体全用。     

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中变量和约束的分解与简化

提出了优化设计中对设计变量和约束条件进行缩减和分解的方法．设计变量可分解为基本设计变量和复合设计变量，复合设计变量是基本设计变量的函数或综合；约束条件可根据它与计算过程的关系和作用范围分步、分阶段考虑；对于离散结构的实体杆件，可以很据受力和对结构的作用情况分成5类，常用截面分成24种类型．最后通过一个三维空间实例，证明所提方法优化效率高，效果明显，可节约材料39．26％，是求解大规模离散变量工程结构最轻设计问题的较好方法．     

大型0—1目标规划的启发式算法

提出了一个０－１线性目标规划新的启发式算法,该算法以新的算法准则及评价标准,改进了旧算法中的系数限制,并能通用于任何０－１线性目标规划问题,特别能够有效地解决大规模０－１线性目标规划问题。     

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。     

多目标0－1线性规划的交互式算法

提出一个求解多目标０－１线性规划问题的交互式算法，并分析了该算法的特点，即有很强的搜索功能和很宽的适用范围，最后将此算法用于实际，得到了满意的结果。     

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。     

约束非线性离散变量规划的最优性问题

本文讨论了含有离散变量的约束非线性规划问题。介绍了若干基本概念和定义,并给出了该问题的最优性条件和收敛条件。最后文中给出了理论研究的应用成果。     

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。     

对离散变量结构拓扑优化设计几个问题的探讨

探讨了离散变量结构拓扑优化的三个问题，指出离散变量拓扑优化也存在所谓奇异拓扑的现象，指出设计变量的离散程度和位移约束影响最优拓扑，优化设计时不可忽视。     

离散变量结构优化设计序列定界组合算法研究

首先给出了离散变量结构优化设计的数学模型,然后将总组合数按照设计变量的取值分类,把原规划问题分解成若干个维数更低、许用离散集更少的子问题;在算法设计过程中,将离散变量定界组合算法的思想应用于该问题,给出了定界的新方法。若干算例表明,该方法可以大大减少组合搜索的次数,提高解题效率。     

离散变量桁架结构优化设计的组合算法

对桁架结构离散变量的优化没计提出了一种算法。方法主要分三个步骤：（１） 进行局部优化得到各离散变量的下界;（２）采用“二次射线步”找到一个“基点”; （３）在“基点”附近用（０,１）组合规划进行寻优。本方法能够解决局部约束（应 力、稳定以及截面尺寸约束）和整体约束（位移、频率禁区等）问题。本方法是一个 组合算法,在结构重分析之后的优化阶段不需解任何方程,从而节省了机时．针对本 方法,用ＦＯＲＴＲＡＮ－７７ 语言自编了电算程序。通过大量考题的验证,本方法计算 速度快、收敛一致,且优化结果较好。     

0—1规划新算法的改进

0—1规划是规划论中一种特殊的规划,也是一种很有应用价值的规划。本文在蒲黎明先生给出的新算法(《系统工程理论与实践》1986.4)的基础上作了改进,使占用内存大幅度降低且速度提高约一倍。     

离散变量桁架的形状优化设计

提出了离散截面变量空间桁架形状优化的一个两级算法．在第一级优化中，固定节点的位置，以杆件面积为设计变量，进行离散变量截面优化；在第二级优化中，以节点坐标为设计变量，同时考虑截面变化；形成一系列优化子问题，按目标函数下降方向用Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ法搜索出各坐标设计变量的最优变动值，从而形成新的节点位置．两级优化交替进行，直到收敛为止．算例表明本方法简单，收敛平稳，优化效果较好．在算例中讨论了不同的节点坐标初值对优化结果的影响及产生原因．     

离散变量桁架结构的布局优化设计

研究了多工况下受应力、位移约束的离散截面变量桁架结构的布局优化问题，提出了一个序列两级算法。在第一级优化中进行形式－截面优化，在第二级优化中进行拓扑优化。两级优化交替进行，最后得到最优的拓扑形式、几何形状和截面积分布。算例表明本法能够得到较好的布局优化结果。     

多目标0 1规划的元胞竞争决策算法

将元胞演化规则与竞争决策算法相结合,提出了一种求解多目标0-1规划问题的元胞竞争决策算法.大量数据测试和验证表明,该算法能有效提高非劣解的分布性和多样性.