为克服工程结构多目标优化设计中遇到的边界处理困难、编程复杂、计算效率低等问题,结合Pareto最优解理论,将群搜索算法改进成多目标群搜索算法(multi-objective group search optimization,MGSO)。通过平面10杆桁架的连续变量优化及空...为克服工程结构多目标优化设计中遇到的边界处理困难、编程复杂、计算效率低等问题,结合Pareto最优解理论,将群搜索算法改进成多目标群搜索算法(multi-objective group search optimization,MGSO)。通过平面10杆桁架的连续变量优化及空间25杆桁架的离散优化设计的算例,证明多目标群搜索算法在工程结构优化设计中的可行性与实用性。结果表明:多目标群搜索算法作为一种随机算法,其收敛速度快,在计算过程中只需要选择整体最优个体,不需要逐个检查约束,能节省大量的计算时间,对于高维问题,特别是复杂的工程实际问题,有明显的优越性。展开更多
文摘为克服工程结构多目标优化设计中遇到的边界处理困难、编程复杂、计算效率低等问题,结合Pareto最优解理论,将群搜索算法改进成多目标群搜索算法(multi-objective group search optimization,MGSO)。通过平面10杆桁架的连续变量优化及空间25杆桁架的离散优化设计的算例,证明多目标群搜索算法在工程结构优化设计中的可行性与实用性。结果表明:多目标群搜索算法作为一种随机算法,其收敛速度快,在计算过程中只需要选择整体最优个体,不需要逐个检查约束,能节省大量的计算时间,对于高维问题,特别是复杂的工程实际问题,有明显的优越性。
