改進(jìn)的蟻群算法及其在桁架優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、桁架結(jié)構(gòu)具有質(zhì)量輕、材料利用率高、承載能力強(qiáng)、制作簡便、施工方便、裝配性良好、可重復(fù)利用等優(yōu)點(diǎn)，故被廣泛應(yīng)用于工程結(jié)構(gòu)中，對其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)也顯得尤為重要。由于工程實(shí)際中遇到的問題越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以適應(yīng)，因此對具有啟發(fā)式特征的計(jì)算智能方法的研究越來越活躍。
　　 蟻群算法是優(yōu)化領(lǐng)域中一種新型模擬進(jìn)化算法。它是一種結(jié)合了分布式并行計(jì)算、正反饋機(jī)制和貪婪式搜索的算法，具有很強(qiáng)的搜索較優(yōu)解的能力。但搜索時間較長、容易出現(xiàn)停滯

2、現(xiàn)象是其缺點(diǎn)。本文引用具備較快全局搜索能力的粒子群算法對其改進(jìn)，加快前期搜索速度，跳出局部最優(yōu)，形成改進(jìn)的蟻群算法。將其成功應(yīng)用到桁架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，并與遺傳算法、粒子群等其他算法對比。
　　 本文的主要工作有以下幾個部分:
　　 (1)利用PSO算法和ACO算法的特點(diǎn)，提出基于PSO算法的改進(jìn)ACO算法，并設(shè)計(jì)了該改進(jìn)ACO算法的運(yùn)算流程圖。首先利用PSO算法較強(qiáng)的全局搜索能力，產(chǎn)生各粒子的最優(yōu)位置值，然后ACO算法

3、對找出的最優(yōu)位置做進(jìn)一步調(diào)整;
　　 (2)解決桁架優(yōu)化問題中的截面優(yōu)化問題。采用Matlab7.0編制了結(jié)構(gòu)優(yōu)化程序。通過對典型的平面10桿桁架的分析，驗(yàn)證了本文所提出的改進(jìn)ACO算法在桁架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中是可行的，并對72桿空間桁架在多工況作用下具有應(yīng)力及位移約束的優(yōu)化問題進(jìn)行了研究。
　　 (3)解決桁架優(yōu)化問題中的形狀優(yōu)化問題。主要包活兩個方面:首先，同時考慮桁架的桿件截面和節(jié)點(diǎn)位置兩種設(shè)計(jì)變量，采用兩種設(shè)計(jì)變量

4、藕合的方法，克服了傳統(tǒng)的分層法求解困難且不能得到全局最優(yōu)解的弱點(diǎn);其次，解決了具有動態(tài)約束的結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題，實(shí)現(xiàn)了帶有局部穩(wěn)定性約束的桁架形狀優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過算例分析并與已有的文獻(xiàn)比較，結(jié)果表明改進(jìn)的ACO算法能很好的解決桁架形狀優(yōu)化問題。
　　 本文通過對PSO算法和ACO算法的結(jié)合提出改進(jìn)的ACO算法，并將其成功應(yīng)用到桁架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，得到結(jié)構(gòu)最好的截面和形狀，從而提高了桁架的整體剛度，同時降低了工程造價。所以本課題的研究意