| 【中文题名】 | 遗传算法及其在结构优化中的应用 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算力学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2001-10-26 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,结构优化,罚函数,适应值函数,并行遗传算法, |
| 【英关键词】 | genetic algorithm, structural optimization, penalization function, evaluation function, parallel genetic algorithm, |
| 【分类导航】 | 数理科学和化学>力学>固体力学>结构力学>> |
| 【论文摘要】 |
遗传算法是近年来兴起的一种寻优方法。本文介绍了遗传算法的基
本理论和具体实施，并将此方法应用于结构优化。在总结前人工作的基
础上，应用了改进的遗传算子。对约束优化问题，采用射线步调整法以
及准精确罚函数法来处理约束。应用应变能密度准则，选用应变能密度
形式的适应值函数做遗传优化，为今后应用最大应变能准则来提高计算
效率打下了基础。为克服遗传算法计算量大的弱点，基于遗传算法的并
行特性，提出一种粗粒度并行遗传算法，在微机上进行了模拟并行计算，
并且在并行机上得以实现，比较出了并行计算的加速比和效率。
本文给出了遗传算法用于桁架结构优化的算例，并与其他优化方法
的结果进行了比较。 |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
6-12 |
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1．1 遗传算法的思想来源 |
6-7 |
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1．2 遗传算法的发展与展望 |
7-9 |
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1．3 遗传算法在工程结构优化中的应用 |
9-10 |
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1．4 本文的工作 |
10-12 |
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第二章 遗传算法的实施与基本理论 |
12-35 |
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2．1 遗传算法的实施 |
12-24 |
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2．2 遗传算法的特点 |
24-25 |
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2．3 遗传算法的基本理论 |
25-35 |
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第三章 桁架结构优化问题的约束处理 |
35-50 |
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3．1 射线步调整法处理约束问题 |
35-38 |
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3．2 准精确惩罚函数法处理约束问题 |
38-43 |
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3．3 算例 |
43-50 |
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第四章 解桁架结构优化问题的适应值函数选择 |
50-57 |
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4．1 结构优化设计的能量准则 |
50-51 |
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4．2 应变能密度形式的适应值函数及算例 |
51-55 |
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4．3 应用结构优化设计的能量准则的展望 |
55-57 |
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第五章 并行处理计算机与并行遗传算法 |
57-83 |
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5．1 并行性概念及并行计算机的分类 |
57-60 |
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5．2 向量处理机 |
60-61 |
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5．3 并行处理机互联网络形式 |
61-66 |
|
5．4 通讯与同步 |
66-67 |
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5．5 并行算法 |
67-69 |
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5．6 PVM系统 |
69-72 |
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5．7 曙光天潮1000A超级并行计算机系统 |
72-73 |
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5．8 解函数优化的并行遗传算法 |
73-77 |
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5．9 本文并行遗传算法的具体实施及算例 |
77-83 |
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结论和展望 |
83-84 |
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参考文献 |
84-87 |
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致谢 |
87 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.96558 |
