【摘 要】
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遗传算法是近年来在计算机科学领域和优化领域中受到广泛关注的一种拟生物进化理论的仿生学算法。在广泛阅读文献和调研的基础上，本文对遗传算法应用于结构优化时的数学建模、
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遗传算法是近年来在计算机科学领域和优化领域中受到广泛关注的一种拟生物进化理论的仿生学算法。在广泛阅读文献和调研的基础上，本文对遗传算法应用于结构优化时的数学建模、约束条件处理、初始种群的产生等作了概要的分析与研究。
由于简单遗传算法仅擅长全局搜索，而局部搜索能力不足，而要达到真正的最优解则要花费相当长的时间。针对简单遗传算法的缺点，本文提出了对简单遗传算法进行改进一变长度染色体混沌遗传算法。
用遗传算法解决离散变量结构优化问题。将混沌搜索与遗传算法相结合，加速了收敛速度，同时变长度染色体中的拼接算子和截断算子能确保染色体的多样性，避免遗传算法陷入局部最优。算例表明，在不大的计算量下可获得相当良好的全局性优化解。
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