改进的精英保护策略遗传算法及其在十杆桁架优化设计中的应用

如何处理遗传算法中的精英保留问题

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟生物的遗传、交叉

和变异等操作，逐步优化问题的解。其中一个重要的问题是如何处理精英保留，即如何保留优秀个体在后代种群中的影响力。本文将探讨如何处理遗传算法中的精英保留问题。

一、精英保留的意义

精英保留是遗传算法中的一种策略，它通过保留优秀个体，使得后代种群在进

化过程中能够继承优秀的基因信息，从而加速算法的收敛速度和优化效果。精英保留可以避免优秀解被淘汰，提高算法的搜索能力和全局优化能力。

二、精英保留的实现方式

1. 精英保留策略

精英保留策略通常有两种方式：保留最优个体和保留一定比例的优秀个体。保

留最优个体是指将每一代中的最优个体直接复制到下一代中，保持其不变。保留一定比例的优秀个体则是指根据个体的适应度值，选择一定比例的优秀个体复制到下一代中，其余个体通过遗传操作进行选择、交叉和变异。

2. 精英保留比例的确定

精英保留比例的确定是一个关键问题。如果保留比例过高，容易导致种群陷入

局部最优解；如果保留比例过低，可能会丢失优秀个体的基因信息。一种常用的方法是根据问题的性质和经验进行调整，通过不断试验和调整来确定最佳的保留比例。

三、精英保留的变异操作

精英保留不仅仅是将优秀个体复制到下一代中，还需要进行变异操作，以增加

种群的多样性和搜索空间。变异操作可以通过改变个体的某些基因值或引入新的基

因信息来实现。在精英保留的过程中，变异操作可以帮助种群跳出局部最优解，提高算法的全局搜索能力。

四、精英保留的应用案例

精英保留在实际问题中有广泛的应用。以旅行商问题为例，精英保留可以帮助

遗传算法在优化中的应用实验报告

遗传算法在优化中的应用实验报告遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。在优化领域中，遗传算法被广泛应

用于各种问题的求解，如函数优化、组合优化、参数优化等。本实验

报告将介绍遗传算法在优化中的应用，通过实验验证其效果并讨论优

化结果。

1. 引言

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过不断进化种群

中的个体来搜索最优解。在实际问题中，很多优化问题都可以转化为

求解最优解的问题。遗传算法作为一种通用的优化算法，被广泛应用

于各种领域，如机器学习、智能优化、工程设计等。

2. 实验设计

本实验选择了一个经典的优化问题作为实验对象，即函数优化问题。给定一个函数 f(x)，要求找到使得函数值最小的 x 值。通过遗传算法来求解该函数的最优解，验证遗传算法在优化中的有效性和效率。

3. 实验步骤

首先，定义函数 f(x) = x^2，即要求求解使得 f(x) 最小的 x 值。

其次，初始化种群，随机生成一定数量的个体作为初始种群。

然后，通过选择、交叉和变异等遗传算子来更新种群，直至满足停

止条件。

最后，输出最优解，即使得函数值最小的 x 值。

4. 实验结果

经过多次实验验证，遗传算法在优化中的应用效果显著。通过不断

进化种群中的个体，遗传算法可以在较短时间内找到接近最优解的结果。在函数优化问题中，遗传算法可以有效地搜索最优解，比传统的

优化方法更加高效。

5. 结论

遗传算法在优化中的应用具有很好的效果，尤其适用于复杂的优化

问题。通过本实验验证，遗传算法可以有效地搜索最优解，为实际问

基于改进遗传算法的桁架结构优化

Ｄｅ．２１ｃ０１
基于改进遗传算法的桁架结构优化
罗钦平孙华东
（中北大学应用力学研究所，山西太原００５）３０１
（要］桁架是一种广泛应用于工程领域的结构形式，其结构优化有重要的意义．章提出摘对文了随种群的进化而动态变化的自适应交叉算子和变异算子，提高算法的优化效率及增强收敛性；以
的能力．
收稿日期：０１０ — ７２１－６２
作者简介：钦平（９６）男，南邵阳人，罗１８一，湖中北大学应用力学研究所在读硕士研究生，要从事结构的优化算法研究主
５８
太原师范学院学报（自然科学版）
更多依靠经验，缺乏通用性和理论指导；）４能较快速地搜索到全局最优解附近，之后达到最优解速度较慢，但有时会出现过早收敛．由此，我们有必要对遗传算法进行改进，以提高算法的收敛速度以及跳出局部最优解
标准遗传算法［是基于“ 者生存” 随机和自适应的优化算法，在明显的不足之处：）６］适的存１只是对生物进化的简单模拟，自然界的模仿不够彻底；）行机理还不十分清楚，对２运理论上存在缺陷；）３运算的参数设定

遗传算法在建筑设计中的应用探讨

遗传算法在建筑设计中的应用探讨引言：

随着科技的不断发展，计算机在各行各业中的应用也越来越广泛。在建筑设计

领域，传统的设计方法已经无法满足人们对于创新和效率的要求。而遗传算法作为一种模拟自然进化的计算方法，正逐渐被引入到建筑设计中，为设计师提供了新的思维和工具。本文将探讨遗传算法在建筑设计中的应用，并分析其优势和局限性。

一、遗传算法的基本原理

遗传算法是一种基于进化论的优化算法，模拟了生物进化的过程。其基本原理

是通过模拟自然选择、遗传和突变等过程，不断优化设计方案，找到最优解。具体而言，遗传算法包括三个基本操作：选择、交叉和变异。通过选择操作，优秀的个体被保留下来，不优秀的个体被淘汰；通过交叉操作，将优秀个体的特征进行组合；通过变异操作，引入新的个体，增加搜索空间。通过多次迭代，逐步优化设计方案，找到最佳解决方案。

二、遗传算法在建筑设计中的应用

1. 建筑形态优化

遗传算法可以应用于建筑形态的优化设计。通过设定适应度函数，评价设计方

案的优劣，遗传算法能够快速搜索到最佳的建筑形态。例如，在高层建筑设计中，通过遗传算法可以在满足结构和功能需求的前提下，优化建筑的外形和布局，提高建筑的美观性和空间利用率。

2. 建筑材料选择

遗传算法在建筑材料选择中也有广泛的应用。通过设定适应度函数，结合建筑

材料的性能指标和成本等因素，遗传算法可以帮助设计师找到最佳的材料组合。例

如，在外墙保温系统的设计中，通过遗传算法可以选择最佳的保温材料和厚度，实现能源节约和建筑性能的最优平衡。

3. 建筑能耗优化

建筑能耗是当前社会关注的热点问题之一。遗传算法可以应用于建筑能耗的优

遗传算法的改进

i
在生物学中, 小生境是指特定环境下的一种生存环境, 相同的生物生活在同一个小生境中。借鉴此概念, 遗传算法将每一代个体划分为若干类, 每个类中选出若干适应度较大的个体作为一个类的优秀代表组成一个种群, 再在种群中以及不同种群之间通过杂交、变异产生新一代个体群, 同时采用预选择机制或者排挤机制或共享机制完成选择操作。这样可以更好的保持群体的多样性, 使其具有很高的全局寻优能力和收敛速度。
3.变异以很小的概率将少量的随机生成的新个体替换
R[1 N,1 n]中随机抽取的个体。产生N个新的种群，重新开始在新的种群中继续各自的操作。继续循环操作，直至得到满意的结果。
CHC算法
CHC算法是Eshelman于1991年提出的一种改进遗传算法，第一个C代表跨世代精英选择(Cross generational elitist selection)策略，H代表异物种重组，第二个C代表大变异。CHC算法与基本遗传算法不同点在于：
遗传算法的改进
遗传算法的改进
自从1975年Holland系统地提出遗传算法的完整结构和理论以来，众多学者一直致力于推动遗传算法的发展，对编码方式、控制参数的确定、选择方式和交叉机理等进行了深入的探究，引入了动态策略和自适应策略以改善遗传算法的性能，提出了各种改进的遗传算法。
下面介绍几种改进的遗传算法。
1、选择

遗传算法的改进及其在超大型油船结构优化中的应用

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第ｌ卷第２期１
２００７年４月
文章编号：１０ — ２４２０）２０３ — ３０７７９（０７０ — ２７１
船舶力学
ＪｕｎｌｏｈｐＭｅｈｎｃｏｒａｆＳｉｃａｉｓ
Ｍｏｉｃｔｏｆｇｎｔｃａｇｒｔｍｎｔｐｌａｉｎｄｆａｉｎｏｅｅｉｌｏｉｉｈａｄｉｓａｐｉｔｏｃ
ｉｓｐｓｒｃｕｒｌｏｉａｅｉｎｏｎｈｉｔｕｔａｐｔｍｌｄｓｇｆａＶＬＣＣ
ＺＨＵＳ－ｉＧＵＸｅｋｎＨＵＪ－Ｕｕｊ，ｕ－ａｇ，ｉｊｎａ
（ｈａＳｉＳｉｎｉｃＲｓａｃｅｔｒＷｕｉ０２ＣｉａＣｉｈｐｃｅｔｅｅｒFra Baidu bibliotekＣｎｅ，ｘ２４８，ｈｎ）ｎｉｆ１
ＡｂｔａｔＧｎｔｌｏｉｍｓａｋｎｆｒｎｏｏｔｚｔｎａｇｒｈｂｓｄｏ “ ｅｔｓｒｉｅｃｎｅｔｔｓｒｃ：ｅｅｉａｇｒｈｉｉｄｏａｄｍｐｉａｉｌｏｉｍａｅｎｂｓｕｖｖ ” ｏｃｐ．ｃｔｍｉｏｔＩ

一种改进的遗传算法及其在结构优化设计中的应用

进制代码的映射关系为
（一）（一ｂ ∑ ＪＩ）｝
＋— — 广
其中％为该位串第ｉ中第段个基因，取值为１０编码的精度Ａ与码串长度Ｌ有以下关系：或．
＝
（）２
收稿日期：０６１ —９２０ —０１
作者简介：杨海霞（９２，，１６一）女江苏盐城人，教授，博士，主要从事结构分析及优化设计研究
限元法对桁架作优化设计后又指出其不足：且使用遗传算法作优化方法， “口对于大型结构进行优化设计，其计算工作量也是巨大的． ”
本文从从编码方式着手，通过分析二进制编码和实数编码的内在机理，出了结合二者优点，以根据提可对优化设计变量精度要求来控制离散精度的实数编码方法．该方法利用实际工程问题对设计变量精度要求的放松，编码过程中加上 “ 在隐约束 ”从而缩小搜索空间，，加快收敛过程，提高计算效益．
（）ｄ中止判断条件．过这些改进使遗传算法得到愈来愈广泛的应用．通但是，于大型复杂结构的优化设计问对题，遗传算法求解仍由于结构重分析耗时太多而失去意义．如，ｉｏｓ５用例Ｎｃｌ等［在成功地结合遗传算法和有ｈａ］

基于改进遗传算法桁架结构优化设计

ｌｎ授于２ａｄ教０世纪７年代提出的，是基于生物进化仿生０它
』ｌ＜
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玎ＰＲ］０ＶＥＤＧＥＮＥＴＩＡＬＧｏＲｒｒ１ＳＣ］ＭＩ
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（ｏｌｅｆｅｈｉｄＣｖｌｎｉｅｒｇＮｒｗｓｒｏｔｈｉａＵｉｒｔ，ｉａ１０２Ｃｉ）Ｃｌｇｃａｃａｉｇｅｎ，ｏｔｅｔＰｌｅｎｃｎｖｓｙＸ ’ ７０７，ｈａｅｏＭｎｓｎｉＥｎｉｈｅｎｙｃｌｅｉｎｎ
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５６
低
温
建
筑
技
术
２０Ｏ７年第５期（总第１９期）１
基于改进遗传算法桁架结构优化设计

十杆桁架优化设计的微分演化算法研究

露二黧磐凰

十杆桁架优化设计

孙伟宾1的微分演化算法研究林翔星字2

(1．匠人规划建筑设计股份有限公司，上海市200000；2．中南大学，湖南长沙410000)

脯翱本文针对传统优化算法通周性差、效率不高，以及些现代智能算法求解复杂优化问题牧敛性不佳等问题，提出了—种基于缀分演化算法的桁架优化设计新方法。最后通过时十杆桁架问题的求解，与传统的优化算法和遗传算法进行了比较。教值结果表明，微分演化算法收敛速度快，且结果更为精确。

联锺词】微分演化算法；十杆桁架；桁架优化

1概述

桁架结构优化设计可以根据设计变量的类型不同分为不同的层次：尺寸优化、形状优化、拓扑优化。尺寸优化，即以截面尺寸作为设计变量，以阿氏结构重量，充分发挥材料的机械性能为目标，在结构强度、刚度等约束条件下的寻优过程中，设计变量与目标函数一般为线性关系。因此在结构分析与优化算法的连接中，由于设计变量均是以有限元中诸姘T4q-单元、梁单元截面尺寸、板壳单元厚度作为变量，最优解的搜索过程并不改变结构有限元网格模型，故其研究应用已经比较成熟。

微分演化算法(D i f fer ent i al Evol ut i on，D E)是一种新颖的并行搜索方法。算法是一种基于群体差异的演化算法，在求解非线性，不可微的连续空间函数，特别是非凸、多蜂、多谷、非线性数值优化问题中表现出较强的稳健1生o、

微分演化是基于实数编码的演化算法，因此可将个体视为实数设计变量组成的向量。微分演化算法的整体结构类似于遗传算法，包括初始化、变异、交叉和选择操作过程。与遗传算法的主要区别在变异操作上，D E算法的变异操作是基于个体的差异向量进行的，其余操作和遗传算法(G A)类1以。

遗传算法遗传算法技术遗传算法的改进应用

遗传算法遗传算法技术遗传算法的改进应用1. 遗传算法

遗传算法是一种启发式算法，它根据自然选择和遗传学的原理，模拟生物进化过程，以此来寻找最优解或最优解集的算法。在遗传算法中，将问题抽象成个体的基因类型，构造初始个体集，通过遗传算子（交叉、变异、选择等）进行个体的演化，最终得到适应度高的解或解集。

2. 遗传算法技术

遗传算法技术包括初始个体生成、适应度函数设计、遗传算子设计等。初始个体生成需要选择一定的随机策略，保证生成的个体具有一定的多样性和可行性。适应度函数设计需要准确反映出问题的优化目标，同时需要避免出现局部最优解陷阱。遗传算子设计需要根据问题的特点来确定交叉、变异和选择的策略，保证搜索的效率和质量。

3. 遗传算法的改进

遗传算法的改进主要包括进化策略、多目标优化、协方差矩阵适应度进化等。进化策略中，通过设置不同的演化控制策略，可以改进寻优效率和质量。多目标优化中，考虑多个目标同时优化的问题，可以采用多种策略来解决。协方差矩阵适应度进化中，结合梯度下降算法的思想，通过适应度函数的形式来调节种群的参

数，可以快速有效地找到最优解。

4. 应用

遗传算法可以应用于多种领域，如优化问题、机器学习、控制系统、计算机视觉、图像处理等。在优化问题中，可以解决线性规划、非线性规划、整数规划等多种类型的优化问题。在机器学习中，可以用于特征选择、分类、回归等任务。在控制系统中，可以用于控制器设计、参数优化等问题。在计算机视觉和图像处理中，可以用于图像分割、图像匹配等任务。

改进的多目标遗传算法及其在PID优化设计中的应用

文章编号：２５８９（０００ —０３００５ — ２７２１）１０８ — ７
改进的多目标遗传算法及其在ＰＩＤ优化设计中的应用
刘楠楠石玉程卫平２秦福高３，，，，４
１．南京航空航天大学自动化学院，南京２０１１０６
ｃｏｉｇｄｉｔｎｅａｍｐｏｅｈｏｐｒｔｖｒｗｄｎｓａｃｎｄｉｒｖｓｔｅｃｍａａｉｅｍｅｈｄｏｎｄｍｉａｉｎ．Ｄｏｂｌｌｉｍ — ｅｈｎｓｓｔｏｆｎｏ — ｏｎｔｏｕｅｅｉｓｍｃａｉｍｉｔｉｔｏｕｅｏｉｐｏｅｅｃｅｃｆｅｏｕｉｎａｄｓｌｔｏｕａｉｙａｄｍｏｅｅｅｔｖｌｎｒａｅｄｖｒｉｙｏｈｎｒｄｃｄｔｍｒｖｆｉｎｙｏｖｌｔｏｎｏｕｉｎｑｌ，ｎｒｆｃｉｅｙｉｃｅｓｉｅｓｔｆｔｅｉｔｓｌｔｏｏｕｉｎ．ＴｈｌｏｉｈｓａｌｄｔｐｔｍａｅｉｎｏＤ．Ｉｈｓｗａ，ｈｙｔｍｓｃｐａｌｆｃｎｉｅｉｅａｇｒｔｍｉｐｐｉｏｏｉｌｄｓｇｆＰＩｅｎｔｉｙｔｅｓｓｅｉａｂｅｏｏｓｄｒｎｇｒｑｉｅｅｔｏｕｃｎｓ，ｅｉｂｉｔｎｏｕｓｎｓ．ＡａｉｆｃｏｙｓｌｔｏｓｓｌｃｅｎＰａｅｏｏｔｍｕｓｔｅｕｒｍｎｓｆｒｑｉｋｅｓｒｌａｌｙａｄｒｂｔｅｓｉｓｔｓａｔｒｏｕｉｎｉｅｅｔｄｉｒｔｐｉｍｅ

遗传算法在钢结构优化设计中的应用

ｌ随机产生初始母体
Ｉ
Ｉ
算每一基因字串的适应度ｌ
审
厂叫基因字串复制、交叉及变异
ｆ Βιβλιοθήκη Baidu
评估、选取最佳染色体并输出结果
⑧
．
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④
⑨
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５
◎
Ｃ
卜 —
图１遗传算法流程图图２两跨三层钢框架受力及节点杆件编号图４．算例分析某工程为两跨三层钢框架，承受竖向均布荷载为３０ｋＮ／ｍ，承受三个水平侧向荷载２０ｋＮ、２０ｋＮ和１０ｋＮ。结构几何形状如图２所示，由ＳＡＰ２０００计算杆件内力和位移结果见表１，优化结果如表２所示。
Ｎ ±
－
±
㈦
（３）刚度限制条件
＝＝
ｉ
（６）
（４）截面尺寸限制条件
ＡｍｍＡ ≤Ａｍａｘ
ＩｍｉＪＪｍａｘ
的外部表现。基本运算流程如图１所示。
２．问题提出
近年来随着经济的发展和技术的进步，钢结构的应用日益广泛，包括桥梁、塔架、厂房及房屋等结构均可使用钢结构建造，由于钢结构质量较小具有较好的抗震性能，对于地震区需要抵抗较大的地震力的结构物，一般可采用钢结构来改善昆凝土质量较大的缺点。对于常见结构的设计一般是分析某一截面，根据试算法（ｔｒｙａｎｄｅｒｒｏｒ）不断反复的过程选取符合设计规范要求的截面尺寸和钢筋量，但是无法得出此截面是否为最优的设计结果。在多数情况下，计算的次数和设计者的经验、初步设定的好坏有很大的关系，且对于不同的受力情况和不同的需求。，有不同的设计考虑，所以十分费时费力。若采用结构优化的方法和电脑的辅助设计将使反复试算的设计过程大大缩短。３．优化模型本文根据梁和柱的基本设计理论，利用优化设计的方法对钢结构进行优化设计，将截面积和截面惯性矩作为设计变量，考虑约束条件，基于结构最轻重量的考虑，设计的出截面积和截面惯性矩均符合经济效益。３．１运算基本架构在钢结构的优化设计过程中，本文采用基本的结构分析并结合优化设计理论，以求得钢结构梁与柱所需要的最优强度布置，然后利用优化设计所求得的设计强度，来针对钢框架进行设计，并考虑施工时的方便性与一致性，提出一个兼顾成本与易于施工的优化的设计截面。３．２设计变量在优化设计中，通常用一组设计数值来选定设计目标，这组值即为设计变量（ｄｅｓｉｇｎｖａｒｉａｂｌｅ），以ｚ（ｆ＝１，２，３， …・，）表示第ｉ个设计变量的数值。若以简单的梁柱区分，设计变量可分为两个，分别为柱的截面积Ａ和梁的截面积Ａ，表示如下：忸１２）：｛Ａ，Ａｌ（１）３．３目标函数在满足约束条件的众多解答中，提供一个函数作为最优值搜索的依据，此函数为目标函数，表示如下：

精英遗传算法

精英遗传算法（Elitist Genetic Algorithm）是一种基于遗传算法的优化方法，它在每一代种群中保留最优个体，以保证种群中的优秀基因得以传承和发展。在优化问题中，精英遗传算法通过保留最优解，加速了搜索过程，并提高了算法的收敛性和稳定性。

精英遗传算法的基本原理是模拟自然界中的进化过程，通过模拟遗传、变异和选择等过程来搜索最优解。首先，通过随机生成初始种群，将问题转化为一个个体的优化问题。然后，通过遗传操作（交叉和变异）对种群进行演化，产生新的个体。最后，通过选择操作，筛选出适应度高的个体，并进行下一代的繁衍。

在精英遗传算法中，精英个体的保留和传承起到了重要的作用。通过保留最优个体，可以使得种群中的优秀基因得以保留，避免陷入局部最优解。同时，保留最优个体还可以加速算法的收敛速度，提高搜索效率。

精英遗传算法的优点在于它能够在较短的时间内找到较优解，同时也能够保证搜索的全局性和多样性。通过精英个体的保留，可以在迭代过程中保持种群的多样性，避免过早陷入局部最优解。此外，精英遗传算法还具有较好的鲁棒性和适应性，能够适应不同类型的问题，并在不同的搜索空间中取得良好的效果。

然而，精英遗传算法也存在一些不足之处。首先，由于保留精英个

体，会增加算法的计算复杂度。其次，精英遗传算法对参数的选择较为敏感，需要经过一定的调试才能取得较好的结果。此外，精英遗传算法在处理高维问题时容易陷入维度灾难，需要采用一些特殊的优化技巧来克服。

总结起来，精英遗传算法是一种基于遗传算法的优化方法，通过保留最优个体来加速搜索过程并提高算法的收敛性和稳定性。它在解决优化问题中具有一定的优势，能够在较短的时间内找到较优解，并具有较好的鲁棒性和适应性。然而，精英遗传算法也存在一些不足之处，需要在实际应用中加以注意和改进。

遗传算法在工程设计中的应用

遗传算法在工程设计中的应用遗传算法是一种借鉴生物进化思想而产生的优化算法。它通过

遗传、交叉和变异的方式不断优化解空间中的种群，从而达到求

解最优解的目的。遗传算法在不同领域都有广泛的应用，工程设

计领域更是如此。在工程设计中，遗传算法的应用可以大大提升

设计效率和质量。

首先，遗传算法可以用于组合优化问题的求解。在工程设计中，常常会遇到需要在多个设计参数之间选择最优方案的问题。例如，对于一座桥梁的设计，需要选择最优的桥体形状、跨度、支撑结

构等参数。遗传算法通过对这些参数进行编码，构建符合问题要

求的染色体，然后利用交叉、变异等操作产生新的解，最终得到

最优方案。这种方法不仅可以避免人工试错和试验的繁琐工作，

而且可以在极短的时间内得到比人工设计更优的方案。

其次，遗传算法在多目标优化问题中也可以发挥不可替代的作用。在工程设计过程中，往往同时需要优化多个目标，例如低成本、高效率、高质量等。这些目标往往是相互矛盾的，一个目标

的优化可能会导致其他目标的不利影响，产生权衡。而遗传算法

可以利用帕累托前沿的思想来解决这个问题。帕累托前沿是指在

所有可以取得的最优解之中，没有一种解可以在所有目标函数上

优于其他解。遗传算法可以通过不断迭代，得到一系列接近帕累

托前沿的解，从而帮助设计师进行最终决策。

此外，遗传算法还可以用于设计优化问题的求解。在产品设计中，经常需要利用计算机模拟工具对设计方案进行验证和优化。

这个过程既需要高效地搜索解空间，又需要保证搜索的结果可行。遗传算法可以通过引入约束条件、采用有效的目标函数来避免局

改进遗传算法在桁架优化设计中的应用

ｒｌｂｌｙｏｓｌｉｐｅｇｎｔｌｒｍｉｃａａｔｉｄｂ ”ＰｅａｒＣｎｅｇｎｅ（Ｃ ”ａｄｅａｉｔｆｅｕｔｍｌｅｅｉａｇｉｓｈｒｃｒｅｙｒｍｔｅｏｖｒｅｃＰ）ｎｉｉｒ．Ｓｃｏｔｈｅｚｕ
０
弓言ｌ
算法的收敛性能，中提出了改进的遗传算法——混合编文
结构优化设计是一种寻找结构最优设计方案的技术，是指在满足所有设计要求的条件下所需的支出（力、应费
码遗传算法（Ｇ）结合实数编码方法的局部搜索能力强ＨＡ，
以及二进制编码方法的全局搜索能力较强的特点，先用二
用）小。遗传算法作为一种新方法为建筑结构优化设计最开辟了一条新思路，且显示了高效性，传统的遗传算法并但
低
温
建
筑
技
术
２１年第４（０１期总第１４期）５
改进遗传算法在桁架优化设计中的应用
杜保平王锋娅，
《．西安建筑科技大学±木工程学院．西安１７０５１０５；２．陕西川嘉建筑设计有限公司，西安７０７１０５）

改进的免疫遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

持了种群中抗体的多样性。在实际中，许多成功的例子并没有实现免疫记忆这一功能，前对它的认识目还不够深入，要真正的实现这项功能还需要很多的工作。而且，免疫记忆的存在与否并不影响算法的收
敛性。所以，在本文的算法设计中，不再进行免疫抗体库的构造，对抗体与抗原亲和度的构造则采用以
中搜寻该类问题的记忆抗体，从而生成初始抗体。不足的抗体由随机的方法在解空间中产生。（）３亲和度计算。亲和度指两者的关联性。在生物体内，抗体与抗原都分别含有抗体和抗原决定
基，他们均可以存在相互作用。故可以定义两类亲和度：与抗原之间的亲和度以及抗体与抗体之间抗体
的亲和度，前者相当于遗传算法中的适应度，后者体现了不同抗体之间的相似程度，是构造种群抗体浓
［文章编号］６３２４（０６０ — ０２０１７ — ９４２０）１０４－６
改进的免疫遗传算法在桁架结构优化设计中的应用
刘明辉，李为吉
（北工业大学航空学院，陕西西安７０７）西１０２
［摘
要］从免疫系统原理出发，结合遗传算法提出了一种基于二次选择的免疫遗传算法的
表明，免疫系统是一种高度进化的信息处理系统，能够识别和消除侵入生物体的病原体，具有学习、记忆