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
2
defaspiration_criterion(current_solution,new_