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文檔簡介
1、結(jié)構(gòu)優(yōu)化的目的是讓所設(shè)計的結(jié)構(gòu)在滿足各種規(guī)范或特定要求的限制下,使其某些評價指標(biāo)(重量,剛度,造價等)達(dá)到最佳。而優(yōu)化設(shè)計方法是將優(yōu)化原理和計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于工程設(shè)計,在設(shè)計領(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,近年來成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)。
2、它在解決各種非線性優(yōu)化問題中表現(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)計理念的基礎(chǔ)上,針對簡單遺傳算法(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。本文的主要研究工作如下: 1、介紹了簡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,各代種群最佳個體未能保護(hù),懲罰因子對結(jié)果影響大等。 2、針對簡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);對簡
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