改进蚁群算法在桁架结构优化中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-17页 |
| ·结构优化设计概述 | 第11-12页 |
| ·结构优化设计发展 | 第12-13页 |
| ·桁架结构优化设计的概述 | 第13-14页 |
| ·桁架结构的应用 | 第14-16页 |
| ·计算智能算法在桁架结构优化中的应用研究 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 工程结构的优化设计 | 第19-26页 |
| ·结构优化设计理论和方法 | 第19-20页 |
| ·结构优化设计数学模型 | 第20-23页 |
| ·设计变量 | 第21页 |
| ·约束条件 | 第21-22页 |
| ·目标函数 | 第22-23页 |
| ·数学模型 | 第23页 |
| ·离散变量 | 第23-25页 |
| ·离散变量优化设计的发展 | 第23-24页 |
| ·离散变量结构优化设计方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 蚁群算法 | 第26-39页 |
| ·蚁群算法的原理与数学模型 | 第26-32页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第26-27页 |
| ·蚁群算法的特征 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法模型的建立 | 第28-29页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第29-30页 |
| ·基本蚁群算法步骤和流程图 | 第30-32页 |
| ·蚁群算法的理论发展研究 | 第32-35页 |
| ·几种经典蚁群算法 | 第32-34页 |
| ·近年来蚁群优化算法的发展 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法的应用发展研究 | 第35-36页 |
| ·对蚁群算法的改进 | 第36-38页 |
| ·调整信息素方面 | 第36-37页 |
| ·改进搜索速度方面 | 第37页 |
| ·综合集成各种求解算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 蚁群算法的改进 | 第39-49页 |
| ·基本蚁群算法的优缺点 | 第39-40页 |
| ·基本蚁群算法的参数分析与优化选择 | 第40-41页 |
| ·信息素挥发系数 | 第40页 |
| ·蚁群数量 m | 第40-41页 |
| ·启发式因子与 | 第41页 |
| ·信息素强度 Q | 第41页 |
| ·改进蚁群算法的基本思想 | 第41-44页 |
| ·状态转移机制的调整 | 第42-43页 |
| ·信息素挥发系数的调整 | 第43页 |
| ·引入分段和变异的思想 | 第43-44页 |
| ·改进蚁群算法的具体实现步骤 | 第44-45页 |
| ·改进蚁群算法的仿真测试 | 第45-48页 |
| ·测试环境 | 第45-46页 |
| ·仿真结果和对比分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 改进蚁群算法在桁架结构优化中的应用 | 第49-60页 |
| ·离散变量的特点及优化原理 | 第49-50页 |
| ·改进蚁群算法在桁架结构尺寸优化中的应用 | 第50-52页 |
| ·桁架结构截面优化的数学模型 | 第50页 |
| ·改进蚁群算法的实现 | 第50-52页 |
| ·基于改进蚁群算法的桁架结构截面优化实例 | 第52-59页 |
| ·算例一：10 杆平面桁架 | 第52-53页 |
| ·十杆平面桁架的优化结果分析 | 第53-55页 |
| ·算例二：52 杆平面桁架 | 第55-57页 |
| ·52 杆平面桁架的优化结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 附录 | 第69-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第73-74页 |
