文档介绍：第 27卷第 3期
广东工业大学学报
V o .l 27 N o. 3

2010年 9月
Journal of Guangdong University of Technology
Septem be r 2010
传统优化算法与竞选算法应用于
机械优化设计的比较
贺春华 1, 张湘伟 2, 吕文阁 2
( 1. 广东工业大学材料与能源学院, 广东广州 510006; 2. 广东工业大学机电工程学院, 广东广州 510006)
摘要: 论述了机械优化设计中的传统优化设计算法, 同时介绍了一种现代的优化设计方法
竞选算法的原理及
其求解步骤. 采用传统优化设计算法与竞选算法分别对箱形盖板和两杆桁架结构的优化设计问题进行求解, 比较
了两者间求解方式上的特点, 并就竞选算法与传统优化算法间求解效果进行了比较. 结果表明, 竞选算法是一种非
常有效的机械优化设计方法.
关键词: 优化; 竞选算法; 机械设计; 惩罚函数法
中图分类号: TH 122
文献标识码: A
文章编号: 1007
7162( 2010) 03
0046
05

优化设计是将最优化原理和计算技术应用于设为例, 对传统优化设计方法与竞选优化算法的求解
计领域, 为工程设计提供一种重要的科学设计方法. 特点进行比较.
它起源于 20世纪 60年代初, 并于 20 世纪 60年代
1
传统优化算法
后期成功地应用于机械设计. 近年来, 机械优化设计
的应用愈来愈广, 但还面临着许多问题需要解决, 其一般来说, 求解机械优化设计问题的传统方法
中之一就是发掘更为有效的优化设计方法[ 1] . 可以分成解析解法和数值计算方法两大类[ 8] .
自然界和人类社会中的各种复杂系统如生态系 1. 1
解析法
统、经济系统、社会系统等是经过了长期发展而形成解析解法是将所研究的机械优化设计问题用数
的, 它们目前的结构或状态是对环境适应的结果, 它学方程(数学模型)描述出来, 然后用数学解析方法
们的发展过程本质上就是一个优化的过程. 在优化(微分、变分方法等) 求出极值点
即最优解. 根
理论和方法研究上, 人们通过模拟自然界和人类社据多元函数存在极值的充分必要条件可知, 利用解
会的各种行为、特征和机制, 提出了具有优秀搜索能析法寻求极值点时, 需要求解由目标函数的偏导数
力的现代优化算法
启发式优化算法, 如模仿物所组成的方程组, 以便找出稳定点, 然后还要用
种进化的遗传算法[ 2 ] 、模拟金属冷却过程的退火算 H essian矩阵对所找到的稳定点进行判断, 看它是否
法[ 3] 、模拟蚂蚁觅食过程的蚁群算法[ 4] 、模拟鸟类是最优点. 在目标函数比较简单时, 求解上述方程组
或鱼群觅食行为的粒子群算法[ 5] 、模拟人类和动物及用 H essian矩阵进行判断并不困难. 但在很多实际
[ 6]
记忆功能的禁忌搜索算法等. 的机械设计问题中, 优化设计的数学表达非常复杂
竞选是人类社会的一项重要活动, 竞选人通过或为非凸函数, 甚至根本无法用数学方程描述, 应用
一系列竞选行为, 以期获得选民们的最大支持. 竞选这种数学分析方法就会带来