改进遗传算法：工程结构优化设计的有效策略

本文主要探讨了"工程结构优化设计的混合遗传算法"这一主题，发表于2005年的学术期刊上，由李艺、张延年和阎运起三位作者共同完成。研究背景着重于实际工程结构设计中的问题，他们强调在设计过程中必须充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准，这是确保优化设计有效性和可靠性的重要前提。 混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm，HGA）的提出，是为了改进标准遗传算法（Standard Genetic Algorithm，SGA）在优化过程中的不足。SGA常面临的问题包括未成熟收敛、迭代过程中可能出现的振荡、随机性过大以及迭代速度较慢。为解决这些问题，作者开发了一种离散变量结构优化设计的三等分割算法，这种算法具有节省计算时间、增强局部搜索能力的优点。 三等分割算法与标准遗传算法相结合，形成了混合遗传算法，旨在结合两者的优点：三等分割算法的高效性和精确性，以及遗传算法的全局搜索能力。通过在25杆框架结构的优化设计中进行实验，结果显示混合遗传算法显著提高了收敛特性，有效地平衡了局部搜索和全局探索，从而提高了优化设计的效率和精度。 关键词：离散变量、结构优化、遗传算法和混合遗传算法，突出了研究的核心概念和技术手段。论文的研究成果被归类在工程技术和优化设计领域，具有较高的学术价值，对于实际工程结构设计中的优化策略有重要的参考意义。 这篇文章为解决工程结构设计中的优化问题提供了一种创新且实用的方法，对于提高设计效率、降低成本和提升结构性能具有重要的实践指导作用。