多邻域结构多目标遗传算法

为了解决应力约束类桁架结构的尺寸优化多目标问题,提出一种多领域结构的多目标遗传算法应用于尺寸优化设计。利用个体之间欧氏距离信息,将种群划分为多个领域以形成多个小生境种群。该算法为每个个体提供一定数量的邻居个体,并规定只能同邻居个体进行交叉变异操作,通过实验分析了不同邻居规模对算法性能的影响。将新算法与其他经典算法在18个标准测试函数上进行了仿真分析,结果表明,所得到的Pareto前端分布更加均匀且更加逼近真实Pareto前端,具有良好的收敛性和多样性。将该算法应用于经典的25杆空间桁架结构优化的求解,获得Pareto前端更均匀,收敛性更好,相对于其他的优化算法具有更好的优化效果。该算法在程序设计、求解空间及其方法通用性等方面表现出良好的性能,并且简单、实用,更加适合于工程实际应用。