改進的蟻群算法及其在桁架優(yōu)化中的應用.pdf

1、桁架結構具有質量輕、材料利用率高、承載能力強、制作簡便、施工方便、裝配性良好、可重復利用等優(yōu)點，故被廣泛應用于工程結構中，對其進行優(yōu)化設計也顯得尤為重要。由于工程實際中遇到的問題越來越復雜，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以適應，因此對具有啟發(fā)式特征的計算智能方法的研究越來越活躍。
　　 蟻群算法是優(yōu)化領域中一種新型模擬進化算法。它是一種結合了分布式并行計算、正反饋機制和貪婪式搜索的算法，具有很強的搜索較優(yōu)解的能力。但搜索時間較長、容易出現(xiàn)停滯

2、現(xiàn)象是其缺點。本文引用具備較快全局搜索能力的粒子群算法對其改進，加快前期搜索速度，跳出局部最優(yōu)，形成改進的蟻群算法。將其成功應用到桁架結構的優(yōu)化設計中，并與遺傳算法、粒子群等其他算法對比。
　　 本文的主要工作有以下幾個部分:
　　 (1)利用PSO算法和ACO算法的特點，提出基于PSO算法的改進ACO算法，并設計了該改進ACO算法的運算流程圖。首先利用PSO算法較強的全局搜索能力，產(chǎn)生各粒子的最優(yōu)位置值，然后ACO算法

3、對找出的最優(yōu)位置做進一步調(diào)整;
　　 (2)解決桁架優(yōu)化問題中的截面優(yōu)化問題。采用Matlab7.0編制了結構優(yōu)化程序。通過對典型的平面10桿桁架的分析，驗證了本文所提出的改進ACO算法在桁架結構的優(yōu)化設計中是可行的，并對72桿空間桁架在多工況作用下具有應力及位移約束的優(yōu)化問題進行了研究。
　　 (3)解決桁架優(yōu)化問題中的形狀優(yōu)化問題。主要包活兩個方面:首先，同時考慮桁架的桿件截面和節(jié)點位置兩種設計變量，采用兩種設計變量

4、藕合的方法，克服了傳統(tǒng)的分層法求解困難且不能得到全局最優(yōu)解的弱點;其次，解決了具有動態(tài)約束的結構優(yōu)化問題，實現(xiàn)了帶有局部穩(wěn)定性約束的桁架形狀優(yōu)化設計。通過算例分析并與已有的文獻比較，結果表明改進的ACO算法能很好的解決桁架形狀優(yōu)化問題。
　　 本文通過對PSO算法和ACO算法的結合提出改進的ACO算法，并將其成功應用到桁架結構的優(yōu)化設計中，得到結構最好的截面和形狀，從而提高了桁架的整體剛度，同時降低了工程造價。所以本課題的研究意