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基于拟满应力遗传算法的离散变量模糊优化

发布时间:2018-08-31 09:42:21丨 发布单位:交流中心 丨 阅读次数:648

完成单位:河北建筑工程学院

成果水平:国内领先

项目简介:本项目属于土木建筑工程和计算机科学技术学科的技术领域。优化设计提供了一种在解决工程设计问题时,能从众多的设计方案中寻找倒尽可能完善的或最为适宜的设计方案的先进设计方法。离散变量优化设计指对设计变量只能取符合一定条件的离散值的设计问题进行优化。本项目是利用遗传算法解决离散变量的结构优化和模糊优化问题的课题。

关键问题与创新点:

(1)对简单遗传算法提出了若干改进措施。同时将免疫算法引入到简单遗传算法中,形成免疫遗传算法。通过浓度调节机制对抗体进行促进和抑制。在免疫遗传算法中加入了拟满应力算子形成免疫拟满应力遗传算法(一种混合遗传算法),该算法发挥遗传算法全局性好的优点,同时又防止发生早熟现象。

(2)建立了离散变量模糊优化的数学模型;构造了离散变量模糊优化的对称解法。建立对称模糊优化模型,利用交模糊判决,将模糊优化问题转化成非模糊优化问题来求解。并利用免疫拟满应力遗传算法来求解离散变量模糊优化的问题。

(3)用C++语言编制了混合离散变量优化程序软件包(MD),可处理各种混合离散变量结构优化和模糊优化问题。采用钢结构工程算例结果表明,在满足结构强度、刚度条件下,混合遗传算法的对结构用钢量的优化结果是令人满意的。并且本程序在处理离散变量的模糊优化问题时,可给出一系列不同安全水平的优化方案,有利于多层次的选择,结果令人满意。根据比较结果可知,运用混合遗传算法软件进行优化的工程结构的用钢量比免疫遗传算法等优化软件的节省10%以上。

技术指标的先进程度:(1)本课题的方法与国内外存在的免疫遗传算法和拟满应力算法进行比较,本技术可使钢结构工程中钢材的用量节约10%。(2)优化结果的收敛速度加快,程序运行时间节省近20%。

技术难度和复杂程度:成果涉及的专业领域包括土木工程、工程力学与计算机科学等多学科交叉专业域。本课题将免疫拟满应力遗传算法应用到实际工程中求解桁架、刚架问题,得出优化结果,并与其它优化算法相比较,得到满意效果,从而以事实验证课题的可靠性和优越性。并且本程序中的混合遗传算法还能处理离散变量的模糊优化问题,给出一系列不同安全水平的优化方案,有利于多层次的选择,结果令人满意。本课题以Borland C++ Builder为平台进行程序的编译和调试。

推广前景:本课题研究工作结束,其研究成果得到有关科技部门的鉴定和认可后,首先由张家口市建设工程质量检测中心有限责任公司用此软件进行建筑结构的优化设计,在其设计的有关工程项目中进行推广应用。研究成果在实践中得到不断完善并取得一定应用经验的基础上,组织离散变量模糊优化的免疫拟满应力遗传算法的程序制成小型商用软件,进行市场化,在本地乃至周遍地区的建筑业进行更加广泛的推广和应用,对促进地方经济建设,提升建筑业发展水平,将会起到有力的推动作用,并产生良好的经济效益和社会效益。

应用效果:(1)本项目成果为钢结构工程的优化设计提供了技术先进、优化效果显著的混合离散变量优化程序软件,该软件的开发与应用,将使工程结构优化的技术水平大大提高,具有深远的社会效益。(2)项目成果在保证钢结构工程的强度、刚度等前提下,大大节约了钢结构工程的用钢量(约10%),降低工程中钢材消耗,具有明显的经济效益和社会效益。(3)优化设计程序程序软件在可视化平台中运行,操作方便,程序运行稳定。

 

通讯地址:河北省张家口市朝阳西大街13号

联系人:谢军

联系电话:13785454827