自适应子群体米母算法及其在混凝土框架位移性能优化中的应用

结合差分进化(DE)与协方差矩阵自适应进化策略(CMAES),提出了自适应子群体米母算法(SaS-MA);为发挥SaS-MA的全局勘探和局部开发能力,设计了一个由删除机制和建立机制组成的子群体自适应策略;通过一个数值实验,将SaS-MA与DE、L-CMAES、PSO和IP-CMAES等算法进行了对比;最后对一个10层2跨的混凝土框架进行了位移性能优化,并将SaS-MA的优化结果与例题原始文献、目前广泛应用且性能可靠的DE、CMA、PSO和GA等算法的优化结果进行了对比.数值实验结果表明:子群体自适应策略通过动态删除和建立子群体,提高了算法性能;SaS-MA在统计学意义上优于其他4种算法,是一个有效、可靠的全局优化算法.位移性能优化算例结果表明:SaS-MA在混凝土框架位移优化问题上更具有效性;相比于其他4种算法,同等条件下SaS-MA能够得到最好的解,具备良好的寻优能力和收敛性.