改進的多目標快速群搜索算法及其在桁架優(yōu)化中的應用.pdf

1、近年來，我國進行了大規(guī)模的基礎設施建設，建筑行業(yè)的發(fā)展得到了強有力的推動。經(jīng)濟全球化的深入發(fā)展，給建筑行業(yè)的發(fā)展帶來了眾多機遇，同時也面臨了巨大的挑戰(zhàn)。人們對建筑結構的使用要求也更加嚴格。桁架結構具有施工簡單、拆裝方便、運輸便利等優(yōu)點，且剛度和整體穩(wěn)定性好、抗震能力強，因此被廣泛應用于各種領域。研究桁架結構的優(yōu)化設計具有很好的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的結構優(yōu)化設計模式為先根據(jù)經(jīng)驗判斷，然后進行重新假定，這種傳統(tǒng)方法效率低且需消耗大量的人力和時間，

2、已不能滿足復雜結構的優(yōu)化需求。人們在研究和模擬生物覓食行為的基礎上，提出了一種基于計算機編程軟件的群體智能優(yōu)化算法。該類算法由于其計算簡單、參數(shù)設置少等優(yōu)越性，已被廣泛應用于機械設計、建筑結構設計、電力系統(tǒng)優(yōu)化等領域。
　　本文針對多目標快速群搜索優(yōu)化算法(MQGSO)的不足之處進行了改進，提出了改進的多目標快速群搜索優(yōu)化算法(IMQGSO)，并嘗試將該算法應用于多個桁架結構的優(yōu)化設計中。本文對MQGSO算法改進的幾個方面主要有:

3、一，種群初始化時引入了混沌的思想，降低了算法初始化的隨機性，提高了算法的收斂速度;二，約束處理方面引入半可行域的概念，充分利用最優(yōu)解附近的不可行解的有價值信息，并保證算法搜索方向的正確性;三，引入比例閥值R，嚴格控制有利個體的比例，保證算法最終收斂于可行域內(nèi)。將改進后的算法應用于桁架結構優(yōu)化設計中，分別對3個桁架結構進行了多目標連續(xù)變量優(yōu)化設計、2個桁架結構進行了多目標離散變量優(yōu)化設計，并將優(yōu)化結果與MQGSO算法及其他算法對比。結果表