多目标遗传算法用于给水管网优化设计的研究

建立了一个基于经济性和可靠性的多目标数学模型用于给水管网优化设计。利用惩罚函数法对遗传算法进行改进后,应用其对多目标数学模型进行求解,并将该优化方法运用于实际工程。结果表明,采用多目标遗传算法得出的结果优于常规优化方法。     

基于多目标并行遗传算法的阻尼器优化布置

将快速非支配排序遗传算法和粗粒度-主从式并行遗传算法相结合,提出一种多目标并行遗传算法。该算法在同步优化消能减震结构上阻尼器的布置数量和布置位置时,既能多目标优化,又能并行运算,提高计算效率。采用该算法,以最大层间位移角和最大楼层加速度为多目标函数,优化一个14层钢框架结构上阻尼器的布置数量和布置位置。优化结果表明：该算法是逐渐收敛,具备较强收敛性;该算法优化结果适用于不同地震波,层间位移角减震系数最小为20.66%,加速度减震系数最小为18.35%;对于消能减震结构,综合考虑最大层间位移角和最大楼层加速度的影响时,建议阻尼器主要布置在结构中下部,且中部布置得要较多。     

基于多目标的居住建筑天然光环境优化设计

为了更好地平衡居住建筑天然光环境设计中多目标的要求,本文提出了居住建筑天然光环境的多目标优化设计,本文认为依托于文中所列的“明确目标→整合目标→完成目标”3个实践环节,可以实现由目标的控制到形式设计的转化,经过这样层层递进的设计和思考过程,可以得到1种全方位、系统、精确的设计结果,这些结果涵盖了居住建筑天然光环境所包括的各种角度,整合了与天然光环境相关的建筑设计和其它环境设计的设计过程和方法.     

政府和社会资本合作(PPP)项目多目标优化模型研究

在公共基础设施项目采用政府和社会资本合作(PPP)模式过程中,各利益主体为了自身利益最大化进行相互博弈而产生的项目融资熵不断增加,使得系统从有序走向无序。为了解决这一问题,有必要研究在满足PPP项目整体系统熵最小的条件下,尽量使各利益相关方获得较大的收益,保证PPP项目融资系统的有序性。构建了基于熵视角的PPP项目融资多目标优化决策模型,借助Matlab工具,利用遗传优化算法对PPP项目多目标优化决策模型进行求解。通过实例验证,取得了较好的效果。     

膜结构的多目标形态优化

根据膜结构的力学特点,建立膜结构的多目标形态优化模型,确定"刚度最大"、"受荷后应力分布最均匀"和"支座反力最小"为优化目标,并明确各目标的数学表达形式;重点比较用于描述刚度的三种表达形式(应变能、最大位移和平均位移)在力学概念及优化结果上的区别;通过加权系数法将多目标优化问题转化为单目标问题,并采用遗传算法进行求解;最后,给出相关算例对上述理论和方法进行验证.研究结果表明:膜结构形态优化模型是有效的、实用的;采用不同的刚度描述指标对优化结果影响很大,其中,应变能最能反映膜结构刚度的本质,优化结果也更为合理;结合加权系数法和遗传算法,可以获得各项力学性能均较为理想的优化结果.     

工程结构优化设计的新方法

阐述了遗传算法求解工程结构非线性优化问题的方法 ,实例计算表明 ,具有全局优化和并行计算特点的遗传算法是求解工程结构非线性优化问题可行有效的方法。     

供水管网优化研究概述

简述供水管网的优化设计建模和优化算法,重点介绍了供水管网的多目标优化设计及遗传算法用于供水管网的最优化理论,并针对该方法用于供水管网优化设计的缺点,提出了模拟退火遗传算法求解给水管网管径优化解的计算思路。     

基于遗传算法的建设工程风险决策多目标优化研究

在建设工程风险决策过程中,只考虑单个目标因素的决策并不能满足实际工程的要求。为了使决策更加科学、合理,在风险识别和风险评价的基础上,综合考虑包括风险管理成本在内的多个目标因素对决策结果的影响,建立了工程风险多目标决策优化模型,通过多目标遗传算法NSGA-Ⅱ,实现了工程风险决策方案的优化。最后,对优化结果的分析和评价,证明了所建立的模型在解决工程风险决策问题上的有效性和实用性。     

用遗传算法实现污水管网的优化设计

提出用遗传算法优化大中型污水管网的设计,并与节点递归算法相结合,既满足了污水管网系统内部节点的水力衔接,也保证了管网系统的全局优化。遗传算法具有只需目标函数值而无需导数等信息的优点,并能从全局出发对管网水力参数进行优化,达到费用最低的目标。结合中型污水管网的优化设计,确定了遗传算法的运行参数。     

Frequency-constrained optimization of space frames having general cross-sectional relationships∗

An optimality criteria (OC) method is presented for weight optimization of space frames having general cross-sectional relationships. The space frames support a sizeable amount of non-structural mass, while multiple natural frequency constraints, and minimum and maximum gauge restrictions are imposed on their design. The iterative design method involves alternately satisfying the constraints (scaling) and applying the Kuhn-Tucker (optimality) condition (resizing). The primary sizing variables (cross-sectional areas), and indirectly the secondary ones (two principal moments of inertia and a torsional constant), are uniformly scaled to the constraint surfaces using a nonlinear closed-form formulation. No exact scaling formulation for this class of problem has been proposed and tested in the optimization literature hitherto. The closed-form scaling procedure is united with an adaptable design strategy in which linear extrapolates of past-scaled design vectors are coupled with automatically-tuned OC recursive methods. Elementary design examples are presented to demonstrate the method. On average, the method achieves a stable upper-bound convergence of weight minima, as it quickly dissolves the (sometimes violent) oscillations of scaled weights in the iteration history. Most of all, the present design strategy eliminates the need for adjustments of internal parameters during the redesign phase.     

基于层次分析OC-GA算法的钢骨混凝土框架柱优化设计

在工程结构优化理论的基础上,将钢骨混凝土框架柱的工程造价最小化和斜截面抗剪承载力最大化定为优化目标。根据型钢混凝土的受力特性,在多遇烈度地震下,应用最优性准则K-T条件对钢骨混凝土构件的混凝土截面尺寸进行优化设计;在基本烈度地震下应用层次分析遗传(GA)算法对钢骨混凝土构件中的型钢进行优化设计,从而建立层次分析OC-GA算法。综合考虑各种约束条件,运用层次分析OC-GA算法实施钢骨混凝土框架柱的优化设计,并通过优化设计实例证实所采用优化方法和设计思路的有效性和可行性。     

基于遗传算法悬臂式挡土墙优化设计

以挡土墙优化设计为出发点,提出一种可有效克服局部最优解的优化方法——遗传算法,就采用遗传算法进行悬臂式挡土墙优化设计的过程进行了深入探讨,并通过工程实例证明了该方法的有效性。     

遗传算法在钢结构截面优化设计中的应用

将遗传算法应用于钢结构截面优化设计问题的求解;并在此基础上建立了钢结构截面优化数学模型库,通过调用不同的钢结构截面数学模型,可方便地对各种钢结构截面进行优化设计.算例结果表明,该优化算法用于钢结构截面优化设计是有效可行的.     

基于遗传算法的市政管网优化设计的开发应用

介绍了遗传算法的原理及其在管网优化设计中的适用性,对遗传算法在管网优化设计中的应用进行了阐述,从而节约了大量的建设资金,改善了供水系统的工作效率。     

深基坑支护工程遗传优化设计算法

探讨了深基坑支护工程设计同混合遗传算法结合的可能性,提出一种混合遗传优化算法设计方法应用于深基坑支护工程设计,给出相应结论。     

板翅式换热器的优化设计

作为一种高效的换热设备,板翅式换热器越来越受到人们的广泛应用。基于多学科优化框架软件iSIGHT平台,采用多岛遗传算法,以换热器翅高、翅距、芯体宽度为优化参数,在不低于原效率的条件下以质量最小为优化目标,对板翅式换热器进行优化设计,最终获得板翅式换热器的优化结构。与优化前的模型相比,优化后的结构使板翅式换热器的质量减轻24．1％,并且效率提升7％。从而节约了资源,提高了经济陛。     

基于遗传算法的绿色建筑优化设计

建筑师在实际运用建筑节能设计标准过程中感觉标准较复杂、不方便。将遗传算法在多目标优化设计中的优势与建筑能耗仿真软件结合起来,建立一套绿色建筑优化设计方法或模型。以武汉地区住宅建筑为例,在最低能耗与最低成本的目标控制下,同时,优化设计建筑朝向、窗墙比、外墙构造、屋面构造、采暖温度设定点、空调温度设定点、遮阳系数、窗户玻璃类型的组合因素。将优化结果与现有绿色节能建筑设计规范进行对比,给出了绿色建筑设计中部分参数的新的参考值。     

既有建筑屋面光伏阵列多目标优化设计研究

基于节能减排背景和双碳目标,既有建筑绿色改造是一项迫切需求。屋面增设光伏阵列是既有建筑节能改造的一项有利途径,但目前常用的基于地域最佳倾角的固定式光伏板铺设方法存在不美观、经济效益低等问题。如何借助数字化技术优化和确定固定式光伏板的倾角,从而收获良好的经济和环境效益,成为人们关注的热点问题。选择四川省成都市一处既有建筑屋面为研究对象,借助Grasshopper工具搭建参数化模拟优化平台,以总日照辐射量和单位面积日照辐射量作为性能评价指标,对坡屋面增设光伏阵列形态设计进行多目标优化研究,得到屋面坡度、面积和朝向确定条件下光伏阵列的一系列几何形态优化设计方案,经筛选后优化方案较对照方案有较大提升。并对其进行数据分析,发现以优化性能目标为方向的几何形态设计建议：阵列倾角取场地条件范围下最大值;同时光伏阵列宽距比满足倾角的正弦函数关系,以此方案设计的光伏阵列的单位面积日照辐射量和总日照辐射量相对符合经济效益需求。明确了该多目标优化方法流程对既有建筑屋面光伏阵列设计的积极作用。