【摘 要】
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为进一步提高布谷鸟搜索（Cuckoo Search，CS）算法在桁架结构优化设计中的适应性能，克服CS算法搜索新解过程相对盲目、速度慢、精度低的缺点，把粒子群（PSO）算法中粒子位置更新思想51入
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为进一步提高布谷鸟搜索（Cuckoo Search，CS）算法在桁架结构优化设计中的适应性能，克服CS算法搜索新解过程相对盲目、速度慢、精度低的缺点，把粒子群（PSO）算法中粒子位置更新思想51入到CS算法中，并将粒子群一布谷鸟搜索（PSO—Cs）算法应用于桁架结构尺寸优化设计．以10杆经典桁架为例，在满足应力约束、位移约束的条件下，对桁架结构进行尺寸连续设计变量和离散设计变量最优化设计，并与其他优化算法的结果进行对比．数值算例结果表明，PSO—CS算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好的特点，可以有效地解
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