遗传算法在结构优化中的研究进展_唐文艳

资 源 简 介

遗传算法在结构优化中的研究进展_唐文艳

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然选择过程的智能优化方法，近年来在结构优化领域展现出独特优势。唐文艳的研究聚焦于该算法在复杂工程结构设计中的创新应用，其核心在于将结构参数编码为染色体，通过选择、交叉和变异操作逐步逼近最优解。

研究特别关注三个关键技术突破点：首先是通过自适应交叉概率改进算法收敛性，避免早熟现象；其次是针对多目标优化问题提出的Pareto解集筛选策略，有效平衡结构强度与轻量化需求；最后结合有限元分析构建的混合优化框架，大幅降低了计算成本。

值得注意的是，该研究通过桁架结构、翼型设计等工程案例验证了算法的鲁棒性，当设计变量超过50维时仍能保持85%以上的收敛成功率。相比于传统梯度优化法，遗传算法在非连续设计空间和离散变量优化中展现出明显优势，为拓扑优化等复杂问题提供了新思路。