基于差分进化算法的离散结构多目标优化方法研究与应用

声明

目 录

第一章 绪论

1.1 论文研究背景与意义

1.2 离散结构优化设计研究概况

1.3 多目标优化方法研究概况

1.3.1 多目标优化问题简介

1.3.2 多目标进化算法研究概况

1.4 差分进化算法研究概况

1.5 本文研究的主要内容

第二章 差分进化算法改进及性能分析

2.1 DE 算法原理分析

2.1.1 DE 算法原理概述

2.1.2 DE 算法优势分析

2.2 DE 算法改进研究

2.2.1 混沌初始化策略

2.2.2 基于种群多样性的自适应 DE/current-to-Pfbest/1 变异策略

2.2.3 基于成功历史信息存档的自适应控制参数策略

2.3 ACDE 算法及性能分析

2.3.1 ACDE 算法的提出

2.3.2 测试函数和对比算法说明

2.3.3 最优解对比分析

2.3.4 收敛性和收敛速度分析

2.3.5 控制参数自适应能力分析

2.4 本章小结

第三章 基于 ACDDE 算法的离散桁架优化研究

3.1 离散结构优化问题数学模型

3.1.1 离散结构优化问题描述

3.1.2 约束处理方法

3.2 DE 算法离散化改进研究

3.2.1 基于概率的离散化方法

3.2.2 连续-离散混合种群策略

3.3 基于 ACDDE 算法的离散桁架优化设计

3.3.1 ACDDE 算法的提出

3.3.2 有限元法与 Python 环境选择

3.3.3 桁架结构的有限元法

3.3.4 测试算例与对比算法说明

3.3.5 10 杆平面桁架尺寸优化问题

3.3.6 39 杆空间桁架尺寸和形状优化问题

3.3.7 200 杆平面桁架尺寸优化问题

3.4 本章小结

第四章 基于 IMO-ACDDE 算法的离散刚架多目标优化研究

4.1 多目标 DE 算法特性分析

4.1.1 快速非支配排序法和精英选择策略

4.1.2 外部精英存档及其分布性维护机制

4.1.3 约束处理方法

4.2 DE 算法多目标优化改进研究

4.2.1 改进多目标优化问题约束处理方法

4.2.2 多目标 DE/current-to-pbest/1 变异策略

4.2.3 改进的自适应控制参数策略

4.2.4 改进的精英存档维护机制

4.2.5 贪婪-精英混合选择策略

4.3 基于 IMO-ACDDE 算法的离散刚架多目标优化设计

4.3.1 IMO-ACDDE 算法的提出

4.3.2 刚架结构的有限元法

4.3.3 测试算例与对比算法说明

4.3.4 10 杆平面桁架多目标尺寸优化问题

4.3.5 三跨四层平面刚架多目标布局优化问题

4.4 本章小结

第五章 工程约束下的客车顶骨架多目标布局优化设计

5.1 引言

5.2 顶骨架原始结构分析

5.2.1 结构有限元模型建立

5.1.2 边界条件设置

5.1.3 结构性能分析

5.3 基于 IMO-ACDDE 算法的客车顶骨架多目标布局优化设计

5.3.1 模型搭建和目标设置

5.3.2 设计变量和制造约束设计

5.3.3 应力/位移约束和算法参数设置

5.4 优化结果分析

5.5 本章小结

结论与展望

参考文献

附录 A （攻读硕士学位期间发表的论文）

附录 B 本文提出的三种算法特性对照表

致谢