遗传算法原理及在结构优化设计中的应用

第24卷第3期2004年6月

辽宁工学院学报

JOURNALOFLIAONINGINSTITUTEOFTECHNOLOGY

Vol.24 No.3Jun.

2004

遗传算法原理及在结构优化设计中的应用

李金鹏1,韩英仕1,李基波2

(1.辽宁工学院土木工程系,辽宁锦州 121001;2.北京市机械工业规划研究院,北京 100044)

摘 要:简要介绍了遗传算法的基本原理和特点,接着将遗传算法与传统优化算法作了比较,然后介绍了遗传算法在实际应用中的改进方法和在工程结构优化中的应用现状,并用一个三杆桁架的算例来说明遗传算法的优越性,最后提出遗传算法存在的主要问题和总结展望。

关键词:遗传算法;结构优化;超静定桁架

中图分类号:TB115   文献标识码:B   文章编号:1005-1090(2004)03-0056-05

ApplicationofGeneticAlgorithms

toOptimizationofEngineeringStructureDesign

LIJin-peng,HANYing-shi,LIJi-bo

MachineryIndustry,Beijing100044,China)

1

1

2

(1.Dept.ofCivilEngieering,LiaoningInstituteofTechnology,Jinzhou121001China;2.BeijingPlanningResearchInstituteof

Keywords:geneticalgorithm;structuraloptimization;superstabilitytruss

Abstract:Thebasicprincipleandfeaturesofgeneticalgorithmsarebrieflyintroducedandthenthecomparisionbetweenthegeneticalgorithmandthetraditionaloptimizationoneismade.Inconsequence,theactualapplicationofthegeneticalgorithmtotheengineeringstructureoptimizationisalsointroducedaswellasitsimprovement.Theadvantagesofgeneticalgorithmareexpatiatedbyusingacomputationexampleabout3-poletruss.Finally,existingproblemsongeneticalgorithmaresuggested,togetherwithitsprospectinuseconcluded.  遗传算法简称GA(GeneticAlgorithm),它是基于进化论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化方法。遗传算法诞生于20世纪60年代初,英国的Rechenberg受达尔文生物进化论的影响提出了将其应用于科学分析和设计中的大胆设想。1975年美国密执安大学的Holland教授[1]首次将GA应用于人工智能系统的研究,从而开创了GA设计的先河。1989年,Goldberg

[2]

本原理及其应用。1991年,Davis[3]出版了《HandbookofGenticAlgorithms》一书,介绍了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量实例。1992年,Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成,提出了遗传编程(GeneticProgramming简称GP)的概念。近些年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工程领域中的成功应用,使这种算法受到了广泛的关注。

出版了

《GeneticAlgorithminSearch,Optimizationand

一书,该书系统总结了遗传算法MachineLearning》

的主要研究成果,全面完整地论述了遗传算法的基

1 遗传算法的基本原理

遗传算法从一组随机产生的初始解开始搜索过

第24卷第3期2004年6月

辽宁工学院学报

JOURNALOFLIAONINGINSTITUTEOFTECHNOLOGY

Vol.24 No.3Jun.

2004

遗传算法原理及在结构优化设计中的应用

李金鹏1,韩英仕1,李基波2

(1.辽宁工学院土木工程系,辽宁锦州 121001;2.北京市机械工业规划研究院,北京 100044)

摘 要:简要介绍了遗传算法的基本原理和特点,接着将遗传算法与传统优化算法作了比较,然后介绍了遗传算法在实际应用中的改进方法和在工程结构优化中的应用现状,并用一个三杆桁架的算例来说明遗传算法的优越性,最后提出遗传算法存在的主要问题和总结展望。

关键词:遗传算法;结构优化;超静定桁架

中图分类号:TB115   文献标识码:B   文章编号:1005-1090(2004)03-0056-05

ApplicationofGeneticAlgorithms

toOptimizationofEngineeringStructureDesign

LIJin-peng,HANYing-shi,LIJi-bo

MachineryIndustry,Beijing100044,China)

1

1

2

(1.Dept.ofCivilEngieering,LiaoningInstituteofTechnology,Jinzhou121001China;2.BeijingPlanningResearchInstituteof

Keywords:geneticalgorithm;structuraloptimization;superstabilitytruss

Abstract:Thebasicprincipleandfeaturesofgeneticalgorithmsarebrieflyintroducedandthenthecomparisionbetweenthegeneticalgorithmandthetraditionaloptimizationoneismade.Inconsequence,theactualapplicationofthegeneticalgorithmtotheengineeringstructureoptimizationisalsointroducedaswellasitsimprovement.Theadvantagesofgeneticalgorithmareexpatiatedbyusingacomputationexampleabout3-poletruss.Finally,existingproblemsongeneticalgorithmaresuggested,togetherwithitsprospectinuseconcluded.  遗传算法简称GA(GeneticAlgorithm),它是基于进化论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化方法。遗传算法诞生于20世纪60年代初,英国的Rechenberg受达尔文生物进化论的影响提出了将其应用于科学分析和设计中的大胆设想。1975年美国密执安大学的Holland教授[1]首次将GA应用于人工智能系统的研究,从而开创了GA设计的先河。1989年,Goldberg

[2]

本原理及其应用。1991年,Davis[3]出版了《HandbookofGenticAlgorithms》一书,介绍了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量实例。1992年,Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成,提出了遗传编程(GeneticProgramming简称GP)的概念。近些年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工程领域中的成功应用,使这种算法受到了广泛的关注。

出版了

《GeneticAlgorithminSearch,Optimizationand

一书,该书系统总结了遗传算法MachineLearning》

的主要研究成果,全面完整地论述了遗传算法的基

1 遗传算法的基本原理

遗传算法从一组随机产生的初始解开始搜索过


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