钢框架优化设计中突变方案对收敛性的影响

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试图修正分布遗传算法DGA以优化钢框架重量。修正主要包括双类比和大量突变方案。虽然突变在遗传算法中属二级操作,但是它在多元化人口和开发可行设计空间中起作用。检查了4个不同的突变方案,并且分析了优化求解时它们对收敛性的影响。3个基准算例表明,突变操作能有效地影响收敛速度并节约计算时间。随着对编码方案的要求,DO-DGA软件已能处理算法。DO-DGA修正了DGA(包括不同的突变方案)以获得全局优化解。 Attempts to correct the distributed genetic algorithm DGA to optimize the steel frame weight. The amendments mainly include double analogies and a large number of mutation programs. Although mutations are secondary operations in genetic algorithms, they play a role in diversifying populations and developing viable design spaces. Four different mutation scenarios were examined, and their effect on convergence was analyzed as they were optimized. Three benchmark examples show that the mutation operation can effectively affect the convergence rate and save the computation time. With the requirements of the encoding scheme, DO-DGA software has been able to handle algorithms. DO-DGA modifies DGA (including different mutation schemes) to obtain the global optimal solution.
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