材料力学优化算法：遗传规划(GP)：材料力学优化的并行遗传规划.pdfVIP

材料力学优化算法：遗传规划(GP)：材料力学优化的并行遗

传规划

1绪论

1.1遗传规划在材料力学优化中的应用

遗传规划（GeneticProgramming,GP）是一种基于自然选择和遗传学原理的

有哪些信誉好的足球投注网站算法，它在材料力学优化领域中展现出强大的潜力。GP能够自动生成解决

问题的程序或表达式，通过模拟生物进化过程，如繁殖、突变和自然选择，来

寻找最优解。在材料力学中，GP可以用于优化材料的结构设计、预测材料性能、

以及解决复杂的力学问题。

1.1.1示例：使用遗传规划优化梁的设计

假设我们有一个简单的梁设计问题，目标是最小化梁的重量，同时确保梁

的强度和刚度满足特定要求。我们可以使用遗传规划来自动寻找梁的最优截面

形状和尺寸。

数据样例

材料属性：弹性模量E=200GPa，泊松比ν=0.3

载荷条件：最大载荷F=100kN

尺寸范围：宽度b=[0.1,1]m，高度h=[0.1,1]m

强度和刚度要求：σ_max≤100MPa，δ_max≤0.01m

代码示例

#导入遗传规划库

fromdeapimportbase,creator,tools,gp

#定义问题的类型（最小化问题）

creator.create(FitnessMin,base.Fitness,weights=(-1.0,))

creator.create(Individual,gp.PrimitiveTree,fitness=creator.FitnessMin)

#定义函数和常量

pset=gp.PrimitiveSet(MAIN,2)

pset.addPrimitive(max,2)

pset.addPrimitive(min,2)

pset.addPrimitive(operator.add,2)

1

p.set.addEphemeralConstant(rand101,lambda:random.randint(-1,1))

#定义工具箱

toolbox=base.Toolbox()

toolbox.register(expr,gp.genHalfAndHalf,pset=pset,min_=1,max_=2)

toolbox.register(individual,tools.initIterate,creator.Individual,toolbox.expr)

toolbox.register(population,tools.initRepeat,list,toolbox.individual)

toolbox.register(compile,pile,pset=pset)

#定义评估函数

defevalSymbReg(individual):

#编译表达式

func=pile(expr=individual)

#计算梁的重量、强度和刚度

weight=func(b,h)

strength=func(b,h)

stiffness=func(b,h)

#确保满足强度和刚度要求

ifstrength100orstiffness0.01:

return1e10,

returnweight,

#注册评估函数

toolbox.register(evaluate,evalSymbReg)

toolbox.register(select,tools.selTournament,tournsize=3)

toolbox.register(mate,gp.cxOnePoint)

toolbox.register(expr_mut,gp.genFull,min_=0,max_=2)

toolbox.register(mutate,gp.mutUniform,expr=toolbox.expr_mut,pset=pset)

#定义统计函数

stats_fit=tools.Statistics(lambdaind:ind.fitness.values)

stats_size=tools.Statistics(len)

mstats=tools.MultiStatistics(fitness=stat