【摘 要】
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为提高离散桁架优化问题的计算效率,提出一种改进的离散差分进化算法。基于种群多样性自适应地选择变异策略以平衡探索和收敛能力,根据个体差异度和种群多样性缩减种群规模以
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展协同创新中心
【基金项目】
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湖南省重点研究发展计划(2017GK2203),湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题项目(734215002),常德市重大科技攻关项目(CD201701)
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为提高离散桁架优化问题的计算效率,提出一种改进的离散差分进化算法。基于种群多样性自适应地选择变异策略以平衡探索和收敛能力,根据个体差异度和种群多样性缩减种群规模以减少计算量,在进行结构分析前舍弃较大的实验个体规避无用计算,并引入精英选择技术解决选择阶段目标个体和实验个体数量不等的问题,在此基础上,给出一种将数值之间的距离转化为概率的离散化方法,处理离散变量问题。实验结果表明,与IGA、DE等算法相比,该算法在保证最优解质量的同时,能够大幅减少结构分析次数。
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