离散变量结构优化设计的复合形遗传算法

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,对离散复合形法的优化结果进行进一步搜索,提高了离散复合形法的局部寻优能力·为了弥补遗传算法自身的不足,把改进的复合形算法作为复合形算子嵌入到遗传算法中,以提高遗传算法的局部寻优能力;同时对遗传操作过程做了改进,如在进化初期采用大的交叉率,以尽快筛选出最优个体;对最差个体采用大的变异率,使其向最优解逼近,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.     

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。     

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·     

基于混合离散复合形法的工程优化设计

针对工程中大量存在的设计变量为离散型和连续型的混合离散变量优化设计问题,提出了连续变量及非均匀离散变量的均匀离散化处理方法,并借鉴离散变量的搜索优化法,在连续变量的复合形法基础上,探讨了一种求解有约束非线性混合离散变量的优化设计问题的方法———混合离散复合形法。算例表明,混合离散复合形法可用于工程结构优化设计中,其结果不需圆整,解题可靠性和效率大大提高。     

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。     

离散变量模糊优化的组合形遗传算法及应用

为解决离散变量结构优化客观追求的应该是"满意解"的问题,提出离散变量模糊优化的模型,构造了离散变量模糊优化的对称解法.把离散组合形算法作为组合形操作算子融合到遗传算法中,构造一种离散变量结构优化算法-组合形遗传算法.在建立的对称模糊优化模型中,利用交模糊判决,将模糊优化问题转化成非模糊优化问题来求解,然后运用组合形遗传算法进行非模糊优化问题的求解.最后通过算例证明该方法具有良好的效果,为工程结构优化设计提供具有参考价值的理论依据.     

遗传算法在气体分离装置调优中的应用

提出了一种基于遗传算法和随机复合形法相结合的混合遗传算法，并以某厂气体分馏装置的生产过程的优化问题进行了测试，得出了优化操作条件。     

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     

改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因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·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

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,建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法,既发挥了进退搜索算法高效、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,这种混合遗传算法收敛快、精度高,优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

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·     

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。