利用遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案

1、湖南之理若倒本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告書題 目利用遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的一些研究學(xué)生姓名專業(yè)班級(jí)指導(dǎo)老師機(jī)械工程學(xué)院2011年11月30日論文題目用遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的一些研究課題目的、意義及相關(guān)研究動(dòng)態(tài)：優(yōu)化設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)概念與方法的一種革命，它用系統(tǒng)的、目的定向的和有良 好標(biāo)準(zhǔn)的過(guò)程與方法來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的實(shí)驗(yàn)糾錯(cuò)的手工方法。優(yōu)化設(shè)計(jì)是尋求最好 或最合理的設(shè)計(jì)方案，而優(yōu)化方法便是達(dá)到這一目的的手段。雖然對(duì)大多數(shù)現(xiàn) 實(shí)問(wèn)題而言，最好餓不一定能實(shí)現(xiàn)，但它提供了一種指導(dǎo)思想與標(biāo)準(zhǔn)，形成了 概念和運(yùn)作手段，只要一個(gè)問(wèn)題存在有多種可能的解決方案，它就可以利用優(yōu) 化的思想和概念來(lái)更好地解決，故優(yōu)化方法是求

2、解問(wèn)題和幫助決策的重要手段 和工具?，F(xiàn)代工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，大量的應(yīng)用問(wèn)題要求結(jié)構(gòu)優(yōu)化能夠適用于各種類型 的設(shè)計(jì)變量（尺寸變量、形狀變量、拓?fù)渥兞俊⒉牧戏N類。結(jié)構(gòu)布局等）、各種 類型的約束（強(qiáng)度。剛度、穩(wěn)定性、頻率等）及各種類型的單元（桿、梁、板、 殼、膜、二維元及三維實(shí)體元等）的組合結(jié)構(gòu)的線性、非線性、靜力、動(dòng)力或 控制結(jié)構(gòu)優(yōu)化等。為了有效地解決復(fù)雜工程優(yōu)化問(wèn)題， 人們一直在不停地探索。 多年來(lái)，通過(guò)對(duì)自然界的探索，人們認(rèn)為自然界生物的某些行為是可以在計(jì)算 機(jī)上模擬的優(yōu)化過(guò)程。人們將這種生物行為的計(jì)算機(jī)模擬用于工程目的，提出 了一些解決復(fù)雜工程優(yōu)化問(wèn)題的現(xiàn)代優(yōu)化方法。一類是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能行

3、為的智能計(jì)算方法，包括模擬人類大腦處 理模糊信息能力的模糊系統(tǒng)、模擬人類大腦神經(jīng)元的連接關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模 擬生物進(jìn)化過(guò)程中“物競(jìng)天擇，適者生存”這一自然規(guī)律的進(jìn)化計(jì)算三個(gè)方面。 其中進(jìn)化計(jì)算已經(jīng)突破了傳統(tǒng)優(yōu)化方法基于數(shù)值計(jì)算的確定性搜索模式，而是 采取非數(shù)值計(jì)算的概率性隨機(jī)搜索模式，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。進(jìn)化 計(jì)算又有分別模擬自然界生物進(jìn)化不同方面的三條研究途徑：遺傳算法、進(jìn)化策 略和進(jìn)化規(guī)劃，其中以遺傳算法（GAs）的研究最為深入、持久，應(yīng)用也最為廣泛。 另一類是用計(jì)算機(jī)模仿生物的某種特性的仿生計(jì)算方法，如模擬生物免疫系統(tǒng) 自我調(diào)節(jié)功能的人工免疫系統(tǒng)、模擬蟻群搜索食物過(guò)程的蟻群算法等

4、。模擬自 然界生物進(jìn)化過(guò)程中“優(yōu)勝劣汰”機(jī)制的遺傳算法也屬于仿生計(jì)算方法的范疇。 我此次畢設(shè)主要研究的就是基于遺傳算法的工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)。國(guó)內(nèi)、國(guó)外研究現(xiàn)狀：在二十世紀(jì)60年代，美國(guó)Michigan大學(xué)的Holland教授及其他一些科學(xué) 家分別獨(dú)立地通過(guò)對(duì)自然和人工系統(tǒng)的研究， 提出了遺傳算法的基本思想。1975 年，Holland教授出版了關(guān)于遺傳算法的經(jīng)典著作 Adaptation in Nature and Artificial System ,標(biāo)志著遺傳算法的正式誕生。 Holland教授在文獻(xiàn)中提出 的遺傳算法后來(lái)被人們稱為簡(jiǎn)單遺傳算法（SGA）。簡(jiǎn)單遺傳算法的個(gè)體采取二進(jìn) 制編碼方

5、式，主要由交換算子產(chǎn)生新的個(gè)體，通過(guò)選擇操作體現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰” 的自然選擇機(jī)制。簡(jiǎn)單遺傳算法以圖式定理或稱型式定理、模式定理為理論基 礎(chǔ)，認(rèn)為遺傳算法具有隱含并行性和全局收斂性。這一結(jié)論現(xiàn)在被普遍認(rèn)為是 值得懷疑的。經(jīng)過(guò)近三十年的發(fā)展，遺傳算法的理論研究取得了很大進(jìn)展，已 有不少學(xué)術(shù)專著出版，有關(guān)人工智能的著作中一般也有關(guān)于遺傳算法的章節(jié)， 其應(yīng)用研究更是取得了輝煌的成就。近年來(lái)，有不少博士學(xué)位論文對(duì)遺傳算法 的理論和應(yīng)用作了專題論述。現(xiàn)在，遺傳算法的實(shí)際應(yīng)用已經(jīng)滲透到了各行各 業(yè)。遺傳算法是建立在自然選擇和群體遺傳學(xué)基礎(chǔ)上的一種非數(shù)值計(jì)算優(yōu)化方 法。遺傳算法將問(wèn)題的解表示成字符串，并把這樣的字

6、符串當(dāng)作人工染色體或 稱為個(gè)體，多個(gè)個(gè)體構(gòu)成一個(gè)群體。隨機(jī)產(chǎn)生若干個(gè)個(gè)體構(gòu)成初始群體，通過(guò) 對(duì)群體的不斷進(jìn)化，利用“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制，使群體中的個(gè)體不斷 朝著最優(yōu)解的方向移動(dòng)，最終搜索到問(wèn)題的最優(yōu)解。個(gè)體通過(guò)遺傳算子的作用 生成子代個(gè)體。通過(guò)定義個(gè)體的評(píng)價(jià)函數(shù)，稱為適應(yīng)度函數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)個(gè)體的優(yōu)劣。 個(gè)體的適應(yīng)度反映個(gè)體適應(yīng)環(huán)境的能力，適應(yīng)度大的個(gè)體生存能力強(qiáng)。按照自 然選擇的基本原理，適應(yīng)度越大的個(gè)體被選擇用來(lái)繁殖后代的機(jī)會(huì)越大。遺傳 算法是模擬遺傳行為的智能算法，研究基于遺傳算法的子陣級(jí)波束形成，有利 于提高子陣分割和波束形成的效率。而遺傳算法的理論研究?jī)?nèi)容主要包括染色 體的編碼方法、遺

7、傳算子、算法的運(yùn)行過(guò)程、遺傳控制參數(shù)的選擇、算法的收 斂性和收斂速度以及遺傳算法的改進(jìn)和與其它方法的綜合等。課題的主要內(nèi)容：通過(guò)對(duì)遺傳算法和結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面的內(nèi)容的介紹與分析，在此基礎(chǔ)上 提出了遺傳算法在工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的應(yīng)用模型，并根據(jù)遺傳算法的原理和特 點(diǎn)，利用一個(gè)計(jì)算實(shí)例驗(yàn)證了遺傳算法作為優(yōu)化方法的高效性的優(yōu)勢(shì)。研究方法、設(shè)計(jì)方案或論文撰寫提綱：主要運(yùn)用了比較研究法，通過(guò)運(yùn)用比較研究法，將簡(jiǎn)單遺傳算法與改進(jìn)的 自適應(yīng)遺傳算法對(duì)同一桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行比較分析， 驗(yàn)證了改進(jìn)的遺傳算法的可行性和有效性。完成期限和預(yù)期進(jìn)度：1、下達(dá)任務(wù)書：2011年10月31日前；2、畢業(yè)

8、設(shè)計(jì)開題：2011年11月30日前；3、畢業(yè)分散實(shí)習(xí)調(diào)研：2012年1月8日-2月12日 寒假期間要求進(jìn)行畢 業(yè)實(shí)習(xí)與調(diào)研并寫出調(diào)研報(bào)告；4、中期檢查：2012年3月31日前；5、結(jié)題、資格審查：2011年4月2329日（第11周）；6、答辯時(shí)間：2012年5月7日-13日（第13周）；根據(jù)2008級(jí)專業(yè)人才培養(yǎng)計(jì)劃，畢業(yè)設(shè)計(jì)及答辯主要工作階段為：2012年上學(xué)期第1周至12周（2010年2月13日至5月6日）；主要參考資料：1韓瑞鋒.遺傳算法原理與應(yīng)用實(shí)例M .北京：兵器工業(yè)出版社，20072王小平，曹立明.遺傳算法一一理論、應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn) M.西安：西 安交通大學(xué)出版社，20023 劉石夏.工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)一一原理、方法和應(yīng)用 M.北京：科學(xué)出 版社，19844陳秀寧.機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)M.杭州：浙江大學(xué)出版社，19915周翠玲.工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的遺傳算法研究D.合肥：合肥工業(yè)大學(xué)， 20046 Gerald Recktenwald .數(shù)值方法