桁架形状优化的自适应协方差矩阵进化策略方法

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自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)是在进化策略算法(ES)基础上发展起来的一种新的全局优化算法,对于处理复杂非线性多峰值优化问题具有很好的适用性.结合有限元方法,提出一种桁架形状优化的自适应协方差矩阵进化策略方法.采用空间25杆桁架和平面37杆桥形桁架两个桁架形状优化的经典算例对方法的可行性和先进性进行验证,其中,空间25杆桁架分为不考虑局部稳定约束和考虑局部稳定约束两种情况进行计算.研究结果表明,该方法是可行的,与基于遗传算法、粒子群优化算法等现代全局优化算法的桁架形状优化方法相比较,具有寻优效率高、收敛速度快、全局优化能力强的优点,在获得相同精度最优解的条件下,调用有限元分析的次数明显较少,从而有效地减少了计算耗时. Adaptive covariance matrix evolutionary strategy (CMA-ES) is a new global optimization algorithm developed on the basis of evolutionary strategy (ES), which has good applicability in dealing with complex nonlinear multi-peak optimization problems. Finite element method, an evolutionary strategy method of adaptive covariance matrix with truss shape optimization is proposed.The feasibility and advancement of the method are studied by classical truss shape optimization of 25-truss truss and 37-truss truss The results show that the proposed method is feasible and is compatible with modern global optimization algorithms based on genetic algorithms and particle swarm optimization algorithms Compared with the truss shape optimization method, it has the advantages of high efficiency, fast convergence and strong global optimization ability. Under the condition of obtaining the same precision and the optimal solution, the number of finite element analysis calls is obviously less, so as to effectively reduce The calculation time-consuming.
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