模拟植物生长算法的结构优化新机制

摘要：

作为一种新型启发式智能优化算法,模拟植物生长算法(PGSA)建立以植物向光性机理为基础的生长动力模型,以形成向全局最优解迅速生长的搜索机制.针对大规模复杂优化问题中生长空间大、设计变量多、可能存在多个局部最优解、算法难以自动终止等特点,基于PGSA基本原理,提出了3种新的算法改进机制——可生长点集合限定机制、新增可生长点剔除机制以及混合步长并行搜索机制,并通过典型数学和桁架结构算例分析对提出的改进算法的效果进行验证.结果表明:可生长点集合限定机制能有效控制生长空间规模,具有较强的局部搜索能力;新增可生长点剔除机制通过与前者的结合,为PGSA提供了有效的算法终止机制;混合步长并行搜索机制在生长前期便具备优异的全局搜索能力,能快速获取到最优解范围.所提出的新机制显著提升了PGSA算法优化的有效性及适应性,从而为结构优化问题提供了新思路.

关键词：模拟植物生长算法、植物向光性机理、结构优化、并行搜索、全局最优解、桁架结构

所属期刊栏目：47

分类号：TU323.4(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11673039;亚热带建筑科学国家重点实验室开放课题2019ZB27

在线出版日期：2019-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：40-48,57