摘要：介绍了两种改进的群搜索优化算法IGSO（Improved Group Search Optimizer）——快速群搜索优化算法QGSO（Qu...介绍了两种改进的群搜索优化算法IGSO（Improved Group Search Optimizer）——快速群搜索优化算法QGSO（Quick Group Search Optimizer）与快速被动群搜索优化算法QGSOPC（Quick Group Search Optimizer with Passive Congregation）,并应用于离散变量桁架结构形状优化设计,包括平面和空间桁架结构.几个实例计算结果表明两种改进的群搜索优化算法（QGSO与QGSOPC）与GSO算法及已有文献方法相比具有较好的收敛精度和较快的收敛速度,只需较少的迭代次数就能寻找到最优解,并且QGSO与QGSOPC算法程序语句比GSO算法程序语句简略得多,易于编程实现,可应用于工程结构的优化设计.显示全部
摘要：在多目标群搜索算法（multi—objective group search optimization，MGSO）基本原理的基础上，结合Pareto...在多目标群搜索算法（multi—objective group search optimization，MGSO）基本原理的基础上，结合Pareto最优解理论，提出了基于约束改进的多目标群搜索算法（IMGSO），并应用于多目标的结构优化设计．算法的改进主要有3个方面：第一，引入过渡可行域的概念来处理约束条件；第二，利用庄家法来构造非支配解集；最后，结合禁忌搜索算法和拥挤距离机制来选择发现者，以避免解集过早陷入局部最优，并提高收敛精度．采用IMGSO优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了离散变量的截面优化设计，并与MGSO优化算法的计算结果进行了比较，结果表明改进的多目标群搜索优化算法IMGSO与MGSO算法相比具有更好的收敛精度．通过算例表明：IMGSO算法得到的解集中的解能大部分支配MGS0算法的解，在复杂高维结构中IMGSO算法的优越性更加明显，且收敛速度也有一定的提高，可有效应用于多目标的实际结构优化设计．显示全部
摘要：在快速群搜索优化算法QGSO（quick group search opti mizer）基本原理的基础上,提出了改进的快速群搜索优...在快速群搜索优化算法QGSO（quick group search opti mizer）基本原理的基础上,提出了改进的快速群搜索优化算法——快速被动群搜索优化算法QGSOPC（quick group search opti mizer with passive congregation）,并应用于结构优化设计.采用QGSOPC优化算法分别对空间结构进行离散变量的截面优化设计,并与QGSO优化算法、群搜索优化算法GSO（group search opti mize）和启发式粒子群优化算法（HPSO）的计算结果进行比较,结果表明改进的快速被动群搜索优化算法QGSOPC与QGSO算法、GSO算法和HPSO算法相比不但具有较好的收敛精度和更快的收敛速度,而且具有很好的稳定性.该算法可有效率地应用于实际结构的优化设计.显示全部
摘要：基于快速群搜索优化算法QGSO（Quick Group Search Optimizer），结合Pareto最优解理论与拥挤距离机制，提...基于快速群搜索优化算法QGSO（Quick Group Search Optimizer），结合Pareto最优解理论与拥挤距离机制，提出了一种适用于结构优化的简单而实用的多目标算法：多目标快速群搜索优化算法MQGSO（Multi—objective Quick Group Search Optimization），并将其应用于10杆平面桁架结构的截面优化与25杆空间桁架结构的形状优化．将MQGSO算法与已有的MGSO和IMGSO算法进行了比较，发现其非劣解均优于其他两个算法的非劣解，且具有良好的稳定性与收敛精度，收敛速度也有所提高，说明本文提出的算法用于求解结构多目标优化问题是可行有效的．显示全部
