结构优化中的遗传算法研究和应用

• 作 者: 王磊
• 发表日期: 2004年01期
• 关键词: 遗传算法 结构优化 刚架 算法改进 约束处理

优化设计是近年来发展起来的一门新兴科学，它在工程技术的各个领域得到了广泛的应用。任何一项工程，都需要根据设计要求，合理选择方案，确定各种参数，以期达到最佳的设计目的。结构设计与最优化技术、电子计算机技术相结合，形成了结构优化设计这一新的领域。 遗传算法是近年来在计算机科学和优化中受到广泛关注的一种拟生物进化理论的仿生学算法。与常规的优化算法相比，遗传算法具有隐含并行性和全局收敛性两大显著特征，并且具有常规优化方法所没有的优点，如不需要梯度计算等。然而，遗传算法毕竟是一门较新的学科，无论是在理论上，还是在实现上都有许多不完善的地方。因此，不断地对遗传算法加以研究和改进，使其更加适用于工程实际，以便更好地、更充分地发挥遗传算法的性能和特点是非常必要的。 本文对遗传算法及其在结构优化设计应用中的相关内容进行了研究，介绍了遗传算法的基本结构、主要特点和应用于优化设计时算法设计的问题和算子设计的方法。分析了结构优化设计的现状和特点，并且提出了遗传算法应用于结构优化设计时具有一般意义的算法设计方案和算子设计方法，对应用中的一些问题和遗传算法表现的特点做出了论证。采用了极端的惩罚函数法来处理约束问题。改进了遗传算子，编制了相应的计算程序，将遗传算法应用于刚架结构的优化，并与其他的优化方法作了比较。