大爆炸算法(Big Bang-Big Crunch算法简称BB-BC)是一种新兴的群体智能算法，它源于对自然界中能量耗散即物质从有序到混沌的过程的模拟，研究表明BB-BC是一种很好的优化算法。它计算高效而且容易编程实现。引起了国际上相关领域众多学者的关注和研究，并且已经成功的用于解决很多优化设计问题。　　 本文利用一种BB-BC的改进算法HBB-BC算法实现对桁架结构的优化，桁架结构的优化设计按设计变量的类型不同可分为三类：1、尺寸优化：设计变量为杆件的横截面尺寸，2、形状优化：设计变量为杆件的节点坐标，3、拓扑优化：设计变量为杆件的节点布局和节点间的连接关系。　　 本文的主要工作有：阐述了结构优化设计及优化算法的基本概念并比较了传统的结构优化算法及现代智能的结构优化算法；详细的阐述了BB-BC算法的基本理论，并主要介绍了两种BB-BC的改进算法：HBB-BC算法和引入了SOM机制的HBB-BC算法；利用HBB-BC解决了桁架优化中的截面尺寸优化问题，提出了新的罚函数指数因子确定方案，并通过对典型的10杆平面桁架的优化分析确定了该方案的可行性。该方案在多工况空间25杆桁架的优化中取得了较好的结果；把HBB-BC算法应用于桁架优化中的形状优化问题上并提出了坐标设计变量的引入方法，以及把HBB-BC应用于桁架形状优化的基本流程，用HBB-BC算法对37杆桁架进行了形状优化，结果表明HBB-BC算法可以较好的解决桁架结构形状优化问题；利用HBB-BC算法对桁架拓扑优化问题进行了初步的探讨，提出了把HBB-BC运用于桁架拓扑优化的两种策略，并把这两种策略应用在了10杆桁架和12杆桁架的拓扑优化上，取得了较好的效果。