【摘 要】
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该文针对结构优化的特点和离散复合形法在运行中易出现的问题,对初始离散点的产生方法做了改进,并在优化过程中对优化结果进行时时监控,对不合理元素自动进行修正,使之有更快
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该文针对结构优化的特点和离散复合形法在运行中易出现的问题,对初始离散点的产生方法做了改进,并在优化过程中对优化结果进行时时监控,对不合理元素自动进行修正,使之有更快的计算效率,并能得到更好的优化解答.遗传算法(GA)的运行机理和并行性使GA成为离散变量结构优化设计的一种有效的方法,但它也不是尽善尽美.该文针对简单遗传算法的不足,提出了对遗传算法的改进措施.该文提出将离散复合形法与改进的遗传算法相结合的混合遗传算法来进行遗传搜索,把离散复合形法作为复合形算子嵌入到遗传算法的复制操作中.该方法可以克服简单遗传算法概率搜索的盲目性,加速收敛.通过算例表明:经改进的遗传算法优于简单遗传算法,而混合遗传算法优于简单的遗传算法和离散复合形法.
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