改進(jìn)蟻群算法及結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用研究.pdf

1、蟻群算法是優(yōu)化領(lǐng)域的一種極具潛力的新興智能算法，具有出色的搜索尋優(yōu)能力、較強(qiáng)魯棒性和易于其他算法融合等優(yōu)點，其缺點是迭代緩慢、易陷入局優(yōu)。
　　對蟻群算法的原理和在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用模型進(jìn)行了綜述。針對蟻群算法的本身缺陷和結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用的特點，從路徑選擇方式、信息素更新方式以及信息素濃度控制三方面改進(jìn)了算法，并且添加局部搜索，通過信息素的動態(tài)區(qū)塊更新策略和整體縮減調(diào)整策略的結(jié)合實現(xiàn)算法的階段性搜索。
　　基于改進(jìn)蟻群算法，構(gòu)

2、建桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。以十桿平面桁架為優(yōu)化算例，測試并驗證了改進(jìn)蟻群算法的優(yōu)越性能以及在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的適用性和有效性。研究表明:改進(jìn)蟻群算法得到了更優(yōu)異的優(yōu)化結(jié)果，相比遺傳算法提升了2.17％和1.18％;相比融合局部搜索的MMAS算法提升了近1％，且迭代次數(shù)僅為其9.61％。
　　基于改進(jìn)蟻群算法，以結(jié)構(gòu)位移作為性能指標(biāo)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)抗震優(yōu)化模型。且論述并通過兩框架模型的分析計算結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)的比對驗證了一種Pushover分析方法

3、用于優(yōu)化過程中的結(jié)構(gòu)抗震性能分析。以三層四跨框架模型和九層五跨框架模型作為結(jié)構(gòu)抗震優(yōu)化算例，實現(xiàn)了改進(jìn)蟻群算法在基于性能的抗震優(yōu)化設(shè)計中的具體應(yīng)用。研究表明:Pushover分析結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)具有較好的契合度，最大相對誤差分別為13.94％和12.17％，Pushover分析方法和程序可靠，且可有效分析得到結(jié)構(gòu)變形曲線和構(gòu)件各節(jié)點的彈塑性狀態(tài)。三層四跨抗震算例中，相比之前研究中的ACO和GA算法，改進(jìn)蟻群算法在求解質(zhì)量上分別提升了1.7

4、1％和10.03％，在求解時間上僅為兩算法的22.69％和13.01％;九層五跨算例中，又在求解質(zhì)量上分別提升了4.25％和10.96％，在求解時間上僅為兩算法的55.16％和33.57％。
　　兩項應(yīng)用不僅證實了改進(jìn)蟻群算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計上的適用性和有效性，為結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計提供了一種可行方法;也表明其具有求解質(zhì)量高、穩(wěn)定性好、求解收斂速度快、尋優(yōu)效率高等優(yōu)點;各項改進(jìn)在提升算法搜索效率和求解速度上作用顯著，二階段搜索策略通過針對性