[发明专利]一种改进遗传算法结构优化效率的方法

摘要

本发明涉及一种改进遗传算法结构优化效率的方法，即引入个体识别码的方法，其包括以下步骤：初始化种群和进化历史表；计算当前种群的个体识别码；根据个体识别码判断个体是否为重复个体；通过有限元方法对新个体进行结构分析；更新进化历史表；对重复个体和进行结构分析后的新个体进行适值评价，得出相应适值；判断算法是否停止；若否，则对种群进行选择、交叉和变异操作，得到新种群后，转至开始步骤，循环操作。本发明由于采用了个体识别方法，用一个识别码来唯一标识一个染色体，因此避免了对重复个体进行结构分析，有效的减少了计算量，提高了遗传算法结构优化的计算效率。本发明可广泛应用于基于遗传算法的离散结构的各领域的优化问题中。

主权项

1、一种改进遗传算法结构优化效率的方法，即引入个体识别码的方法，其包括以下步骤：1)初始化种群和进化历史表：采用随机方法对种群进行初始化，建立一个m维的空矩阵，作为初始化的进化历史表；2)计算当前种群的个体识别码：根据个体识别码公式计算当前种群中每个个体的识别码，用于判断当前种群中是否具有重复个体；3)根据个体识别码判断个体是否为重复个体：逐个检索当前种群的个体识别码是否与进化历史表中第一列中的某个数值相同，若存在相同值，则表示此个体曾经出现过，是重复个体，转到步骤6)；若不存在相同值，则表示此个体为新个体，转到步骤4)；4)通过有限元方法对新个体进行结构分析：对新个体进行结构分析，得出新个体的结构响应值；5)更新进化历史表：在原有进化历史表基础上，按行增加所有新个体的识别码、结构响应值信息，即这一代中有多少个新个体，进化历史表就要相应增加多少行；6)对重复个体和进行结构分析后的新个体进行适值评价，得出相应适值，评价的方法如下：fit＝f(R1，R2，...，Rm)其中，fit为个体的适值；Ri(i＝1，2，...，m，m为结构响应函数的个数)为结构响应值；7)判断算法是否停止：若算法迭代次数达到允许的最大迭代次数或找到最优解，则算法结束；反之，则转到步骤8)；8)对种群进行选择、交叉和变异操作，得到新种群后，转到步骤2)，循环操作。