微分演化算法优化桁架形状：全局优化与稳定性研究

本文档探讨了微分演化算法在解决复杂结构设计问题中的应用，特别是针对桁架形状优化。微分演化（Differential Evolution，DE）作为一种新兴的智能优化算法，被引入到处理具有应力、几何和局部稳定性约束的桁架结构形状优化中，以克服由于设计变量之间耦合带来的优化难题。论文首先构建了一个数学模型，该模型将节点坐标（连续变量）和截面面积（离散变量）作为两类不同的设计变量，以实现对桁架结构的全面优化。 作者唐和生、王兆亮和薛松涛分别来自同济大学结构工程与防灾研究所和日本近畿大学理工学部建筑学科，他们通过将微分演化算法应用于经典桁架结构的优化实例，展示了该算法的有效性和优势。他们在文中对比了微分演化算法与其他优化算法的结果，证明了微分演化算法在收敛性和稳定性方面表现出色，能够高效地找到全局最优解，特别适合于处理这类多维且有约束的优化问题。 本文的研究不仅关注算法的理论运用，还提供了实证依据，这对于理解如何在实际工程设计中采用微分演化优化方法来改进桁架结构的性能具有重要意义。关键词包括微分演化、全局最优、形状优化、桁架结构以及数字模型，这些都揭示了研究的核心内容和领域。整个研究不仅对学术界有重要价值，也为工程实践中的结构优化设计提供了新的思路和技术工具。