计算机工程与应用››2021第57卷››发行(15): 90-100.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2006-0360

理论与研发 • 上一篇   下一篇

天牛须遗传杂交算法的研究与应用

冯晓东,黄世荣,戴冠鸥,杨伟家,罗尧治  

  1. 1绍兴文理学院 土木工程学院,浙江 绍兴 312000
    2浙江大学 建筑与土木工程学院,杭州 310000
  • 出版日期:2021-08-01 发布日期:2021-07-26年

甲虫天线遗传混合算法的研究与应用

冯晓东、黄世荣、戴冠欧、杨维佳、罗耀志  

  1. 1.绍兴大学土木工程学院,浙江绍兴312000
    2.浙江大学土木工程与建筑学院,中国杭州310000
  • 在线:2021-08-01 出版:2021-07-26年

摘要:

为加强自适应遗传算法在高压选择下的全局搜索能力,提出了一种结合天牛须搜索的杂交算法。利用天牛须搜索算子对遗传算法产生的新个体进行局部改良,以增强导向作用和局部搜索能力。采用数据驱动策略改善算法杂交引起的复杂度问题,对不同维度变量进行基于目标函数的灵敏度分析,优化其进化路径从而达到提高算法运行效率的目的。通过定量实验研究算法在桁架尺寸优化问题上的应用效果,并定性分析数据背后的原因展示算法的优点和特点。研究结果表明:在桁架结构尺寸优化研究中,用钢量最低的经济效益方日期2 490.56?公斤,与现有元启发式算法研究结果吻合,证实了算法的准确性及有效性;40 000个经济效益方案用钢量平均值为2 491.43公斤标准差为8.05,收敛率达到98%,与其他元启发式算法相比证实了该算法较高的稳定性。

关键词: (b), 天牛须搜索算法, 杂交算法, 尺寸优化, 灵敏度分析

摘要:

为了提高自适应遗传算法(AGA)在高选择压力下的全局搜索能力,提出了一种基于甲虫天线搜索(BAS)的甲虫天线遗传算法(BAGA)。为了增强AGA的功能引导和局部搜索能力,利用甲虫天线算子(BA)改进AGA产生的新个体。采用数据驱动策略降低算法混合带来的复杂性,并对不同维变量与目标函数进行敏感性分析,优化进化路径,提高算法效率。通过定量实验研究了该算法在桁架尺寸优化中的应用效果,并通过对数据背后原因的定性分析,证明了该算法的优点和特点。桁架尺寸优化案例研究的结果表明,钢材的最低经济效益方案为2490.56 kg,这与其他元神经算法的结果一致,验证了所提出的BAGA的准确性和有效性。4万个经济效益方案的平均用钢量为2 491.43 kg,与其他元神经算法相比,标准偏差为8.05,收敛速度为98%,证明了BAGA的高稳定性。

关键词: 遗传算法, 甲虫天线搜索算法, 混合算法, 尺寸优化, 敏感性分析