桁架結構多目標優化的免疫克隆選擇算法

唐和生　胡長遠　薛松濤

摘要：為了解決帶有約束的結構多目標優化問題，將免疫克隆選擇算法應用于桁架結構的多目標優化設計中. 根據免疫學基本原理，采用非支配鄰域選擇機制、比例克隆和精英策略，使算法很好地保持了所得解的多樣性、均勻性和收斂性.在桁架結構優化的數學模型中，采用懲罰函數法處理違反約束的情況.為了驗證所提算法的可行性和有效性，對經典桁架進行了優化，并與其它方法作比較，數值結果表明，該算法在收斂速度、時間消耗和求解質量上均具有一定的優勢.

關鍵詞：多目標優化；桁架結構；精英策略；免疫克隆選擇算法

中圖分類號：TU323.4；TU311文獻標識碼：A

4結論

1）基于非支配克隆選擇、比例克隆和精英主義策略的免疫克隆多目標優化算法，算法簡單，收斂迅速，耗時較少，易于實現，且更好地保證了在演化過程中，種群的多樣性，使得解集能夠從可行域內部和不可行域的邊緣向著最優解逼近，從而更好地保證了所得最優解的多樣性以及很好的逼近性.

2）本文對典型桁架結構多目標優化進行了數值分析，并且與NSGA II， CMOIA及相關文獻的優化結果進行了比較討論.數值結果表明，MOICSA算法在極端點擴展、解的均勻性以及收斂速度上要優于其他算法，所得解集能夠包含單目標優化的最優解，驗證了MOICSA算法很好地保持了所得最優解的多樣性、均勻性以及較強的收斂性，說明了該算法適合于結構多目標尺寸優化設計分析.

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