遗传算法优化龙门起重机主梁设计：提升全局优化性能

本文主要探讨了基于遗传算法的起重机主梁优化设计。在现代起重机设计中，如何减轻单根主梁的重量以提升其结构效率是关键问题。作者将目标函数设定为降低主梁的重量，同时将主梁的上弦杆、下弦杆、斜腹杆、水平腹杆以及宽度和高度作为设计变量。传统的遗传算法存在一些局限性，如容易陷入局部最优解、早熟现象以及缺乏连续性，这些问题可能导致优化效果不理想。 为了解决这些问题，文中引入了一种基于种群多样性的自适应遗传算法。这种算法的核心思想是通过调整适应度评估和遗传操作的策略，使得种群能够在搜索过程中保持多样性，从而避免早熟，提高全局搜索能力。具体来说，该算法通过计算群体的适应度平均值和最大值，以及个体间的差异，动态调整交叉概率（pc）和变异概率（pm）。这种自适应策略使得算法在保护优秀个体的同时，也能加速劣势个体的淘汰，提高了算法的整体性能。 在算法实现方面，作者利用MATLAB平台设计并实现了优化程序。通过实验结果，展示了该算法显著提高了收敛速度，有助于找到更接近全局最优解的设计方案。与传统的自适应遗传算法相比，这种改进的算法不仅考虑了个体适应度，还考虑了种群的全局状态，确保了算法的连续性和稳定性，使得优化过程更加符合生物进化的真实过程。 本文的研究对于提升起重机主梁的优化设计具有重要意义，通过引入基于种群多样性的自适应遗传算法，有效解决了传统遗传算法在优化起重机主梁结构中的问题，为工程实践提供了更为高效和精确的解决方案。