遺傳算法的改進及其在結構優(yōu)化中應用.pdf

1、遺傳算法是近年來在計算機科學和優(yōu)化中受到廣泛關注的一種模擬生物進化理論的仿生學算法。與常規(guī)的優(yōu)化算法相比，遺傳算法具有隱含并行性和全局收斂性兩大顯著特征，并且具有常規(guī)優(yōu)化方法所沒有的優(yōu)點，如不需要梯度計算等。然而，遺傳算法畢竟是一門較新的學科，無論是在理論上，還是在實現(xiàn)上都有許多不完善的地方。因此，不斷地對遺傳算法加以研究和改進，使其更加適用于工程實際，以便更好地、更充分地發(fā)揮遺傳算法的性能和特點是非常必要的。 本文對遺傳算法及

2、其在結構優(yōu)化設計應用中的相關內容進行了研究，介紹了遺傳算法的基本結構、主要特點及應用于結構優(yōu)化設計時具有一般意義的算法設計方案和算子設計方法。 在實際應用中，簡單遺傳算法存在著收斂速度慢，穩(wěn)定性差和早熟等問題。為克服這些缺陷，本文在對遺傳算法的基本要點進行介紹的基礎上，對選擇、交叉和變異等算子操作過程進行了改進。以典型的遺傳算法測試函數(shù)驗證改進遺傳算法的有效性與可行性。 本文提出了基于懲罰和修復策略的約束處理方法，解決了

3、單一使用懲罰方法時所遇到的難以解決的問題，方便了遺傳算法在約束優(yōu)化問題中的應用，提高了遺傳算法在工程優(yōu)化問題中的適用性。 本文運用FORTRAN語言編制了結構優(yōu)化設計程序，分別對離散變量的框架結構、桁架結構進行了優(yōu)化設計，并將改進的遺傳算法得到的優(yōu)化結果同基本遺傳算法的優(yōu)化結果進行了對比分析，算例分析表明該程序用于離散變量結構優(yōu)化設計是可行的和高效的，改進的遺傳算法比基本遺傳算法有更好的收斂特性，迭代次數(shù)減少，優(yōu)化設計結果也好于