结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构力学优化中的多目标禁忌搜索.pdf

结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构力学优化中的多目

标禁忌搜索

1引言

1.1结构力学优化的重要性

在工程设计领域，结构力学优化扮演着至关重要的角色。它不仅能够帮助

工程师设计出更安全、更经济、更环保的结构，还能在满足各种约束条件的同

时，提升结构的性能。结构力学优化的目标通常包括最小化结构的重量、成本，

最大化结构的稳定性、强度，以及减少结构的应力、应变等。在多目标优化场

景下，这些目标往往相互冲突，需要寻找一个平衡点，以达到整体最优。

1.2禁忌搜索算法的起源与应用

禁忌搜索（TabuSearch,TS）算法由美国运筹学家FredGlover于1986年提

出，是一种基于局部搜索的元启发式算法。TS算法通过引入“禁忌”机制，避

免了局部搜索中容易陷入局部最优的缺陷，能够有效地探索解空间，寻找全局

最优解。在结构力学优化中，TS算法被广泛应用于解决多目标优化问题，如桥

梁、建筑、飞机等结构的设计优化。

1.2.1算法原理

TS算法的核心思想是通过记忆和学习机制，避免重复搜索已经探索过的解，

同时鼓励探索新的解。算法在搜索过程中，会建立一个“禁忌表”，记录近期搜

索过的解或解的某些特征，以防止算法在这些解上重复搜索。同时，算法还允

许在某些条件下“打破禁忌”，以避免过早收敛。

1.2.2应用示例

假设我们正在设计一座桥梁，目标是最小化桥梁的重量和成本，同时保证

桥梁的稳定性。我们可以使用TS算法来寻找一个平衡点，即在满足稳定性要求

的前提下，尽可能减少重量和成本。

1.2.2.1数据样例

结构参数：桥梁的长度、宽度、材料类型、支撑点位置等。

目标函数：桥梁的重量和成本。

约束条件：桥梁的稳定性要求，如最大允许应力、最小安全系数

等。

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1.2.2.2算法步骤

1.初始化：随机生成一个初始解，如桥梁的初步设计。

2.邻域搜索：在当前解的邻域内搜索可能的解，如改变桥梁的宽度

或材料类型。

3.禁忌表更新：将搜索到的解或解的某些特征加入禁忌表，避免重

复搜索。

4.解的评估：根据目标函数评估解的优劣，同时考虑禁忌表中的信

息。

5.解的更新：选择最优解作为新的当前解，如果最优解在禁忌表中，

根据“打破禁忌”的策略决定是否接受。

6.循环迭代：重复步骤2至5，直到满足停止条件，如达到最大迭

代次数或解的改进低于某个阈值。

1.2.3代码示例

以下是一个简化的TS算法实现示例，用于解决一个结构力学优化问题。在

这个例子中，我们使用Python语言，假设目标函数和邻域搜索函数已经定义好。

importrandom

#定义禁忌表的长度

TABU_SIZE=10

#初始化禁忌表

tabu_list=[]

#定义目标函数，这里假设是一个简单的函数

defobjective_function(solution):

#假设目标函数是计算结构的重量和成本

weight=solution[0]*solution[1]*solution[2]

cost=solution[0]*solution[1]*100+solution[2]*500

returnweight,cost

#定义邻域搜索函数，这里假设是通过随机改变结构参数来生成邻域解

defneighborhood_search(solution):

#生成邻域解

new_solution=solution[:]

#随机选择一个参数进行改变

index=random.randint(0,len(solution)-1)

#随机增加或减少参数值

new_solution[index]+=random.choice([-1,1])

returnnew_solution

#定义打破禁忌的策略

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defaspiration_criterion(current_solution,new_