改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、結(jié)構(gòu)優(yōu)化的目的是讓所設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)在滿足各種規(guī)范或特定要求的限制下，使其某些評(píng)價(jià)指標(biāo)(重量，剛度，造價(jià)等)達(dá)到最佳。而優(yōu)化設(shè)計(jì)方法是將優(yōu)化原理和計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)，在設(shè)計(jì)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。仿生學(xué)方法作為一種新興的強(qiáng)大的智能優(yōu)化技術(shù)，與傳統(tǒng)優(yōu)化方法相比，在全局優(yōu)化、復(fù)雜設(shè)計(jì)區(qū)域、復(fù)雜目標(biāo)函數(shù)及易用性等方面都顯示出了其優(yōu)越性。遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)是仿生學(xué)方法中最重要的算法之一，近年來(lái)成為國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)。

2、它在解決各種非線性優(yōu)化問(wèn)題中表現(xiàn)出的自適應(yīng)性、全局最優(yōu)性及隱含并行性使其在工程設(shè)計(jì)中具有廣泛的應(yīng)用前景。 本文在學(xué)習(xí)和研究遺傳算法的基本原理和設(shè)計(jì)理念的基礎(chǔ)上，針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法(Simple Genetic Algorithms，SGA)中所存在的早熟、局部搜索能力弱、參數(shù)難以確定等缺點(diǎn)以及桁架結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)對(duì)遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，并應(yīng)用改進(jìn)后的自適應(yīng)遺傳算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm，I

3、AGA)對(duì)具有應(yīng)力和位移約束的桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。本文的主要研究工作如下： 1、介紹了簡(jiǎn)單遺傳算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方式，并介紹了遺傳算法中適應(yīng)度函數(shù)的轉(zhuǎn)換方式以及常用的處理約束條件的方法；分析了簡(jiǎn)單遺傳算法存在的缺點(diǎn)，如局部搜索能力差，易發(fā)生早熟，各代種群最佳個(gè)體未能保護(hù)，懲罰因子對(duì)結(jié)果影響大等。 2、針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法所存在的缺點(diǎn)以及桁架結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，對(duì)遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)。采用合適的編碼技術(shù)，正確地選用適應(yīng)度函數(shù)；對(duì)簡(jiǎn)