桁架结构多目标优化免疫克隆选择算法.doc

桁架结构多目标优化免疫克隆选择算法 摘要：为了解决带有约束的结构多目标优化问题， 将免疫克隆选择算法应用于桁架结构的多目标优化设计中. 根据免疫学基本原理，采用非支配邻域选择机制、比例克隆 和精英策略，使算法很好地保持了所得解的多样性、均匀性 和收敛性.在桁架结构优化的数学模型中，采用惩罚函数法 处理违反约束的情况.为了验证所提算法的可行性和有效 性，对经典桁架进行了优化，并与其它方法作比较，数值结 果表明，该算法在收敛速度、时间消耗和求解质量上均具有 一定的优势. 关键词：多目标优化；桁架结构；精英策略；免疫克隆 选择算法 分类号：TU323. 4； TU311文献标识码：A 4结论 1） 基于非支配克隆选择、比例克隆和精英主义策略的 免疫克隆多目标优化算法，算法简单，收敛迅速，耗时较少， 易于实现，且更好地保证了在演化过程中，种群的多样性， 使得解集能够从可行域内部和不可行域的边缘向着最优解 逼近，从而更好地保证了所得最优解的多样性以及很好的逼 近性. 2） 本文对典型桁架结构多目标优化进行了数值分析， 并且与NSGA II， CMOIA及相关文献的优化结果进行了比较 讨论.数值结果表明，MOICSA算法在极端点扩展、解的均匀 性以及收敛速度上要优于其他算法，所得解集能够包含单目 标优化的最优解，验证了 MOICSA算法很好地保持了所得最 优解的多样性、均匀性以及较强的收敛性，说明了该算法适 合于结构多目标尺寸优化设计分析. 参考文献 COELLO C, CORTES N. Solving multiobjective optimization problems using an artificial immune system[J]. Genetic Programming and Evolvable Machines, 2005， 6 (2)： 163-190. 吴亮红，王耀南，袁小芳，等.多目标优化问题的 差分进化算法研究J].湖南大学学报：自然科学版，2009, 36 (2)： 53-57. WU Lianghong，WANG Yaonan，YUAN Xiaofang, et al. Research on differential evolution algorithm for MOPs J]. Journal of Hunan University： Natural Sciences, 2009， 36 (2)： 53-57. (In Chinese) JIAO L, GONG M, R H， et al. Clonal selection with immune dominance and energy based multiobjective optimization[C]// Proceedings of the Third International Conference on Evolutionary Multicriterion Optimization. Berlin： SpringerVerlag, 2005： 474-489. GONG M, JIAO L，DU H，et al. Multiobjective immune algorithm with nondominated neighborbased selection[J]. Evolutionary Computation, 2008，16(2)： 225-255. DEB K, AGARWAL S, PRATAP A, et al. A fast elitist multiobjective genetic algorithm： NSGAII[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, 6 (2)： 182-197. LUH G C， CHUEH C H. Multiobjective optimal design of truss structure with immune algorithm J]. Computers Structures, 2004， 82: 829-844. K0H0NEN T. Selforganizing maps[M]. Berlin : Springer Series in Information Sciences, 1995. 申晓宁，李涛，张敏.一种基于模糊逻辑引入偏好 信息的多目标遗传算法J].南京理工大学学报，2011，35 (2)： 245-251. SHEN Xiaoning, LI Tao，ZHANG Min. Multiobjective optimization genetic algorithm incor