工程结构优化设计的混合遗传算法应用研究

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邵 ａＰ ｇ Ｓ Ｈ ｗ ｅ ｒ ｒ． Ｏ ｔ ｅ ｏ ｒ Ｖ ｅ
拟退火 算法是基于金 属退火的机理而 建立起来的一 种全局最优化方法， 算法的局部寻
优能力强，但是因为对整个搜索空间的状况了解不多，从而算法的运行效率较差。
遗传算法、 退火算法都是随 模拟 机搜索方法， 理全局优化、 在处 离散变 量、 连 多 通可 行区等困 难问 题中， 具有传统结构 优化算法不可比 拟的 优势。 本文针对 遗传算法 和模拟退火算 法的 特点， 取长补短， 结合而 成一 种混合遗 传算法 — 遗传模 拟退火混 合算法。 这种改 进后的 混合算法即 发挥了 遗传算法全 局搜索能力强的特点， 也保留了 模拟退火算 法局部寻优 效果好的优点。 算例结果表明， 这种改 进的 混合算法 对于离散
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摘要
辽宁 工学院硕士学位论文
摘 要
结构 优化设计的 理论和方 法近 ３ 年来得到了 ０ 迅速的发展，但大多数的 研究都是
针对连 续变量的，离散变量结构优化设计的专著比较少。在实际工程 结构设计 中， 经
常遇到设 计变量是离 散值的 情况， 此， 适用于离散变量结构优 因 建立 化设计的 算法很 有工 程实 值。 用价 近年来遗 传算法和 模拟退火算法已 经证明 是离散变量结构优 化设计的 有效方法。 遗 传算法是基 自 于 然群体 遗传演化机制的多点 搜索的优化方法， 提供了 解决 复杂系统 问 题的 通用框 全局 架， 搜索能 力强， 应用于 许多学科。 遗传算法存在局部寻优能 但是
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Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒＣ
辽宁工学院硕十学位 论文
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Hale Waihona Puke 情况 （ 包括各种工况和工况组合） 提出 ， 初始设计方案， 然后进行结构分析，再根据
分析的结果进行强度、 刚度、 稳定等等各方面的校核； 如果不符合经济与安全的需要， 则修改初始设计， 再进行重分析重校核， 直到满足为止。 这种设计的一个主要缺点是
难以 找到材料的合理分布， 因而不易做出比 较理想的既经济又安全的方案。 另外对于 缺少经验的年轻工程师来说， 初始方案的确定比 较困难。
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１绪论 ．
辽宁工学院 硕士学位论文
１绪论 １ 结构优化设计的发展概况 ． １
１． ．１结构设计的分类及其模型 １
迄今为止，工程结构设计可分为传统设计和优化设计。
传统设计是设计师根据自己的理论知识和丰富的工程设计经验首先针对用户的
需要进行概念设计， 定出结构的类型和形式， 选择材料， 按规范要求和标准给出受力
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力不强 ， 容易陷入早熟， 迭代过程缓慢等缺 点。 本文针对基本遗传算法 的不足提出了
对遗传算法的 改进措 施： Ｈ 皿 ｉ 距离 用 ａｎ ｇ ｎ 控制初始种 群的 个体差 异， 有效 地避免出 现早熟收敛 现象； 最优个体储 设置 存站，自 动保存进 化过程中的 优良 个体； 在搜索 过
程 中， 针对遗传算法的交叉 和变异概率引入了随适应度 自适应 的交叉和 变异方法。 模
型，为拓宽遗传算法 的 应用领域进行 了有效的探索 。
关键词： 结构优化；离散变量；遗传 算法 ；模拟退火算法 ；抗震 结构
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辽宁工学院硕士学位 论文
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变量结构优化设计是有效的 。 改进 的遗传算法优于基本遗传算法 ， 而遗传模拟退火混
合算法 则优于基本遗 传算法和模拟退 火算法。
本文根据现行 规范的思想， 应用混合遗传算法对框架结构在指定抗震设防水平 下
的 最小 造价进 行了 优化设计， 设计了框 架结 构的梁、 柱指定设防烈度下的优化 数学 模
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