工程结构优化设计的混合遗传算法

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了工程结构优化设计模型。为了改善遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点，提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法，并与标准遗传算法结合成混合遗传算法。对25杆框架结构优化设计，结果表明，这种混合遗传算法的收敛特性得到很好的改善，即发挥了三等分割算法省时、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点，是有效的工程结构优化设计方法。     

离散变量结构优化的组合形遗传算法

针对遗传算法在迭代过程中经常出现早熟收敛、振荡、随机性太大和收敛速度缓慢等缺点,使用格雷码编码,对遗传算法运用海明距离控制种群的个体差异;并把组合形算法作为组合形算子嵌入到遗传算法中,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例结果表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和斐波那契遗传算法,既发挥了局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法。     

建筑结构优化设计的改进进退遗传算法

针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大、局部搜索能力差和迭代过程缓慢等缺点.提出一种离散变量结构优化设计的进退搜索算法与遗传算法结合在一起解决问题;并提出一种新的遗传算子———转基因算子,用于对遗传算法的改进.结果表明,这种改进退遗传算法即发挥了进退搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点;采用的改进措施效果明显,其收敛特性得到很好的改善.该算法是高效的理想工程结构优化设计方法.     

离散变量结构优化的斐波那契遗传算法

提出了一种求解离散变量结构优化设计问题的斐波那契直接搜索方法;通过在遗传算法中定义斐波那契算子,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法斐波那契遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,这种混合遗传算法对于离散变量结构优化问题的求解具有较快的收敛速度,且能以很大的概率求得全局最优解。     

一种改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大等缺点，引入一种新的遗传算子——单亲遗传算子，用于对标准遗传算法的改进。包含单亲遗传算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题，进而对框架结构的多种工况进行优化设计的结果进行了对比验证，结果表明：改进遗传算法比标准遗传算法有好得多的收敛特性，迭代次数明显减少，优化设计结果也远好于标准遗传算法。     

离散变量结构优化设计的混合遗传算法

以力学准则法为基础，提出了一种求解离散变量结构优化设计的拟满应力方法；这种方法能直接求解具有应力约束和几何约束的离散变量结构优化设计问题。通过在遗传算法中定义拟满应力算子，建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法－拟满应力遗传算法，算例表明这种混合遗传算法适用性广，具计算效率高。     

离散变量结构优化的改进组合型遗传算法

对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改造适值函数,使算法更稳定地收敛于全局可行最优解.与基本遗传算法和组合型算法的计算结果比较证明,改进的组合型遗传算法具有局部搜索快和全局性好的双重特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法.     

应用混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法。     

基于改进遗传算法的离散变量结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法的缺陷,提出了一种改进的遗传算法。算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的。     

基础隔震结构的系统参数优化设计

目的为了改善基础隔震结构的减震效果，实现基础隔震结构设计的可靠性和有效性。得到基础隔震结构的系统优化参数．方法建立了基础隔震结构的动力分析模型，推导出其运动微分方程；对标准遗传算法经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点进行改善，提出了改进混合遗传算法；建立基础隔震结构系统参数优化设计模型，使用改进混合遗传算法对7层LRB隔震结构的系统参数进行优化设计，结果优化后。LRB隔震结构的相对加速度峰值、相对速度峰值、相对位移峰值和层间剪力峰值分别比优化前有不同程度的降低．结论工程实例计算结果表明改进混合遗传算法对基础隔震结构的系统参数优化效果比较理想，基础隔震结构的各项地震反应均得到了更好地控制．     

智能振动控制装置布局优化设计

目的为了提高智能振动控制结构的减振效果，以最少的控制装置数目、最佳的位置实现控制．方法建立MRD结构的动力分析模型，推导出结构运动微分方程；对标准遗传算法经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点进行改善，提出了改进混合遗传算法；建立智能控制装置布局优化设计模型，使用改进混合遗传算法对8层MRD结构的控制装置的布局进行优化设计．结果优化后，MRD结构的相对加速度、速度、位移、层间剪力均有很大程度的降低．结论改进混合遗传算法对智能控制装置布局优化的结果比较理想．智能控制结构的各项地震反应均得到了更好地控制．     

基于改进遗传算法的空间网架结构拓扑优化设计

根据工程实际出发,建立离散变量结构拓扑优化模型。针对基本遗传算法(GA)存在的早熟收敛、随机性大、收敛速度慢等不足,从编码方式及遗传算子操作等几个方面对其作了改进,选择操作中引进斐波那契方法,提出一种基于整数编码的改进遗传算法。优化结果表明,这种改进的遗传算法的收敛性得到了很好的改善,提高了计算效率,是有效的结构拓扑优化设计方法。     

改进遗传算法在桁架拓扑优化中的应用

基于桁架拓扑优化,对遗传算法提出了一些改进措施,形成了一种高效综合的遗传算法。在桁架的截面尺寸和拓扑结构混合设计中,对尺寸变量和拓扑变量分别进行二进制编码、交叉和变异,得到桁架拓扑结构和杆件截面尺寸的初解,适当降低尺寸变量编码精度,以加快算法的收敛速度。然后对截面尺寸重新编码,以较高的尺寸精度进行搜索,为了防止陷入局部最优解,取部分初解加入新的父代。算例表明,该算法对离散变量的桁架拓扑优化是快速有效的。     

基于实数编码的多父体杂交遗传算法

针对标准遗传算法（SGA）在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点，文章提出了一种基于实数编码的多父体杂交遗传算法（MPGA）。该算法通过引入多父体杂交算子和新的变异算子，有效的增强了种群的多样性及算法跳出局部最优解的能力。实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力，对改进SGA的缺点是十分有效的。     

离散变量结构形状优化设计的拟满应力遗传算法

为了弥补遗传算法局部寻优能力差的缺点,将拟满应力算法嵌入到遗传算法中构成一种结合二者优点的混合遗传算法,并将该算法应用于离散变量结构形状优化设计问题.将形状设计变量和截面设计变量统一考虑,编码表示在同一染色体中.既解决了两类变量间耦合上的困难,同时也避免了将两类变量分开考虑只能求得局部最优解的问题.算例的结果表明,该方法用于离散变量结构形状优化是有效的.