桁架结构优化设计的群智能算法

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中文摘要：在介绍基于群智能的群搜索优化算法(GSO)基本原理的基础上，给出了该算法用于结构优化设计的实现方法。采用GSO优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了连续变量的截面优化设计，并与粒子群(PSO)及其改进算法(PSOPC和HPSO)进行了比较，计算结果表明GSO优化算法与PSO和PSOPC算法相比具有较好的收敛精度和较快的收敛速度，只需较少的迭代次数就能寻找到最优解，而与HPSO算法相比收敛精度和收敛速度相当，但比HPSO算法简单，容易实现，易于工程应用。当优化变量维数较多时GSO算法的收敛性优于HPSO算法的收敛性。

作者：

徐小通、李丽娟、刘锋

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作者单位：

广东工业大学建设学院,广州,510006

关键词：

群搜索优化算法结构优化收敛精度收敛速度桁架结构优化设计

主办单位：

中国钢结构协会

中国建筑金属结构协会

会议名称：

庆祝刘锡良教授八十华诞暨第八届全国现代结构工程学术研讨会

会议时间：

2008-07-01

会议地点：

天津

会议母体文献：

庆祝刘锡良教授八十华诞暨第八届全国现代结构工程学术研讨会论文集

页码：

576-583

出版时间：

2008