浅谈基于遗传算法的桁架结构离散变量优化设计的研究与应用

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1、}分类号UDCl密级l学号04210467澎够≥室歹嵌彳硕士学位论文基于遗传算法的桁架结构离散变量±堑丝设计的研究与应用刘伟学科名称：绫抱三猩学科门类：三堂指导教师：塞型塾丝摘要论文题日：基于遗传算法的桁架结构离散变量优化设计的研究与应用学科专业：结构工程研究生：刘伟指导教师：宋俐教授签名：鲴鱼厶签名：如幽优化设计方法是将优化原理和计算机技术应用于工程设计，在设计领域得到了广泛应用的～种重要的科学设计方法。随着工程优化问题的曰趋大型化、复杂化，许多工程大系统结构优化问题都具有很高的非线形和非连续性，采用传统的优化设计方法，在一般情况下很难找

2、到全局最优解。遗传算法是一种现代的优化算法，它在解决各种非线性优化问题中表现出的自适应性、全局最优性及隐含并行性使其在工程设计中具有广泛的应用前景。本文在学习理解和掌握遗传算法原理的基础上，针对标准遗传算法在应用中存在的问题及桁架结构的特点对其进行了改进，并用改进遗传算法对具有应力，稳定性，及位移约束的混合变量桁架结构进行形状优化设计。为了充分发挥遗传算法全局搜索能力强的优点，解决它易“早熟”等问题，本文将改进遗传算法与力学准则法相结合，采用拟满应力遗传算法对多工况桁架结构进行形状优化设计。为提高遗传算法的搜索效率和收敛速度，同时抑制“早熟

3、”现象的发生，基于遗传算法的并行特性，本文又相继提出伪并行遗传算法和拟分层遗传算法，并在微机上模拟实现。文中采用自编程序，分别通过多个算例用改进遗传算法和上述各种混合遗传算法对混合变量桁架结构进行了形状优化设计，并对优化结果进行了比较分析。本文还对桁架结构的多目标优化设计进行了部分研究，利用改进遗传算法求解出桁架结构多目标优化问题的有效解集，并用模糊数学的相似优先比方法从有效解集中选择出最有效解及排出它们的优先顺序，解决了多目标优化问题的解受人为因素影响的困扰，也为工程中解决多目标优化设计方法问题提出了一个行之有效的方法。文中系统地介绍了用

4、各种优化算法进行桁架结构形状优化设计的详细过程。本文所做的一系列研究工作有较高的理论价值，并对解决实际工程问题有一定的参考和指导意义。关键词：桁架结构形状优化；拟满应力遗传算法；伪并行遗传算法；拟分层遗传算法相似优先比；多目标优化西安理工大学硕士学位论文TRle：RESEARCHINGoNSHAPEoPTIMIZATIONOFTHETRUSSWITHDlSCRETE、，ARJABLESBASEDONTHEIMPROVEDGENETICALGORITHMMajor"Sb'uctureEngineeringName：WeiLIUSupervis

5、or：Prof．LiSONGs；gna佃陀：左丝!竺Signature：b!Optimizationofdesignisoneofadvanceddesignmethodsatpresentday,whichCalldeterminethebestschemesforengineeringdesignbycombiningoptimizationtheorywithcomputertechnique．Nowitisdifficulttofindglobaloptimumresultbyusingtypicaloptimizationmeth

6、odstosolvelarge—scaleandcomplicatednonlinearanddiscontinuousoptimizationproblemsinpractices．GeneticAlgorithm(GA)，afleshoptimizationalgorithm，Canundertakethisresponsibility．Globaloptimizationandconnotativeparallelsearchingisoneofitsmostimportantcharacteristics．Inthepaper,so

7、memodificationsontypicalGAwereproposedbasedonthelateresearchofGAandpropertiesoftrussandanimpmvedGAwasusedtosolveshapeoptimizationofthetrusswithcontinuousanddiscretevariables．SomehybridgeneticalgorithmsrsuchasImitativeFull—stressDesignandimprovedGA，PseudoParallelandimproved

8、GAandImitativeHierarchicandimprovedGA，wereputforwardtoimprovesearchingefficiencyandavoidp