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目录
1 摘要
2 桁架结构优化的排列
3 算例及运行结果
4 Matlab代码及文章详细阅读
5 写在最后
1 摘要
元启发式算法已成功地用于解决结构工程领域中的任何类型的优化问题。新提出的算术优化算法（AOA）最近被提出来解决数学问题。 AOA 是一种元启发式算法，它使用主要算术运算符的分布行为，例如数学中的乘法、除法、减法和加法。在本文中，提出了算术优化算法 (DAOA) 的动态版本。在优化过程中，新的候选解决方案会发生变化，以在每次迭代中以动态版本规范探索和利用。 DAOA 最显着的属性是它不需要做任何努力来初步微调相对于当前元启发式的参数。此外，还添加了新的加速器功能以实现更好的搜索阶段。为了评估 AOA 及其动态版本的性能，测试了在频率限制下最小化几个桁架结构的重量。这些算法的效率是通过五个经典工程问题和在各种加载条件和限制下优化不同的桁架结构获得的。
关键字： 动态算术优化算法； DAOA、频率约束、优化设计、桁架结构、优化
2 桁架结构优化的排列
本节的桁架结构优化公式中包含了几个固有频率约束。图 1 描述了解决桁架优化问题的流程图
3 算例及运行结果
4 Matlab代码及文章详细阅读
本文仅展现部分代码
在过去的几十年中，几乎所有工程问题的各种元启发式优化技术都被创造出来。这些算法以伪随机方法发现搜索区域，符合一些激励原则，不需要梯度。元启发式算法最近在各个领域都很流行，因为它们比确定性算法更有效，需要更少的计算能力，并且需要更少的时间来实现。为了获得最佳结果，需要简单的原则，并在多个领域进行移植。可以通过在元启发式算法中使用随机元素来避免局部最优性，这允许算法在搜索区域内搜索最佳解决方案从而防止它在本地变得最优。特定的梯度下降算法在使用梯度信息方面比在直接和直接问题中的随机算法更有用。事实上，元启发式算法的收敛速度将远低于梯度下降算法，可能被认为是一个缺点[1]。用于为优化问题寻找更好答案的元启发式算法通常基于人类、自然、物理和艺术现象。在实际情况下，许多问题的解决空间是无穷无尽的，或者通常是无限的。通过遍历当前情况下的解决方案空间，可能无法找到最佳解决方案。元启发式算法通过在一种方法中随机检测重要的解决方案区域来检测问题的几乎最优解决方案，从而在最小环境或计算能力下识别或创建优化问题的更好解决方案。
👨🎓博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
5 写在最后
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