徐州工程学院学报：自然科学版
徐州工程學院學報：自然科學版
서주공정학원학보：자연과학판
Journal of Xuzhou Istitute of Technology
2011年
2期
14-18
,共5页
自适应%遗传算法%模拟退火算法%结构优化
自適應%遺傳算法%模擬退火算法%結構優化
자괄응%유전산법%모의퇴화산법%결구우화
adaptive%genetic algorithm%simulated annealing%structural optimization
为提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行改进.引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法,并将遗传算法和模拟退火算法结合形成一种混合算法,从而提高算法的运行效率和计算精度.算例表明改进的自适应遗传模拟退火混合算法较基本遗传算法更加有效.
為提高遺傳算法的收斂性,避免髮生早熟收斂,對遺傳算法進行改進.引入一種基于箇體適應度值的自適應遺傳算法,併將遺傳算法和模擬退火算法結閤形成一種混閤算法,從而提高算法的運行效率和計算精度.算例錶明改進的自適應遺傳模擬退火混閤算法較基本遺傳算法更加有效.
위제고유전산법적수렴성,피면발생조숙수렴,대유전산법진행개진.인입일충기우개체괄응도치적자괄응유전산법,병장유전산법화모의퇴화산법결합형성일충혼합산법,종이제고산법적운행효솔화계산정도.산례표명개진적자괄응유전모의퇴화혼합산법교기본유전산법경가유효.
In this paper,genetic algorithm（GA） and simulated annealing（SA） are presented for optimizing the structural systems with discrete design variable.First,in order to improve the convergence of GA and avoid the premature convergence,an adaptive GA is introduced.Second,GA and SA were mixed to enhance the computation precision and operating efficiency.Finally,the adaptive GSA was shown more effective than GA by an example.
