【摘 要】
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将遗传算法（GA）的全局寻优性能好和模拟退火算法（SA）的局部搜索能力强的优点相结合,提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法（SAGA）.以十杆桁架为例对此算法进行了
【机 构】
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北京京北职业技术学院,北京工业大学建筑工程学院
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将遗传算法（GA）的全局寻优性能好和模拟退火算法（SA）的局部搜索能力强的优点相结合,提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法（SAGA）.以十杆桁架为例对此算法进行了数值实验,并将实验结果与其他优化方法相比较.算例结果表明,遗传模拟退火算法的寻优概率是100%,平均进化代数为35代,其稳定性和求解效率均高于改进的遗传算法.实验结果显示,遗传模拟退火算法在整体搜索同时,采用退火操作进行局部搜索,提高了算法的局部搜索能力,有效克服了遗传算法迭代缓慢的缺点,把遗传模拟退火算法用于钢桁架离散变量的
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