具有反向学习的多目标元胞遗传算法的空间桁架结构优化设计

摘要：

为了解决具有多约束的桁架结构问题,提出一种具有反向学习的多目标元胞遗传算法应用于空间桁架结构多目标优化设计中.根据分析元胞遗传算法特点,引入一种反向学习策略、差分进化策略和约束处理技术.通过标准测试函数对比分析,算法能很好地保持Pareto解集的收敛性和均匀性.针对空间桁架结构优化的数学模型,采用实数编码和个体修正方法,将该算法对72杆空间桁架优化问题进行求解,并与MOCell的优化结果进行比较.结果表明,新算法获得的Pareto解集更加均匀,极端点值域更宽广,具有一定的工程实用性.

关键词：多目标优化、反向学习、元胞遗传算法、空间桁架结构

所属期刊栏目：16

分类号：TU323.4(建筑结构)

在线出版日期：2016-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：270-276