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结构力学优化算法:禁忌搜索(TS):禁忌搜索算法在航空航
天结构设计的应用
1引言
1.1结构优化的重要性
在航空航天工程中,结构优化是设计过程中不可或缺的一部分。它旨在通
过最小化重量、成本或最大化结构的强度、刚度等性能指标,来提高飞行器的
效率和安全性。结构优化不仅能够减少材料的使用,降低制造成本,还能确保
结构在极端条件下保持稳定和可靠,这对于航空航天领域尤为重要。
1.2禁忌搜索算法简介
禁忌搜索(TabuSearch,TS)是一种元启发式优化算法,由FredGlover在
1986年提出。TS算法通过在搜索过程中引入“禁忌”机制,避免了局部最优解
的陷阱,能够有效地探索解空间,找到更优的解决方案。禁忌搜索的核心思想
是通过记忆机制,记录已经访问过的解或解的某些特征,避免算法在搜索过程
中重复探索这些解,从而引导搜索向未探索的区域前进。
1.2.1禁忌搜索算法的基本步骤
1.初始化:选择一个初始解,并定义禁忌列表的长度和初始禁忌列
表。
2.邻域搜索:在当前解的邻域内寻找可能的解,这些解可以是通过
改变当前解的某些特征得到的。
3.禁忌准则:如果一个解在禁忌列表中,则不能选择它;如果一个
解不在禁忌列表中,但其性能优于当前解,则选择它作为新的当前解,
并将其加入禁忌列表。
4.更新禁忌列表:当一个新的解被选择后,禁忌列表需要更新。通
常,最旧的禁忌项会被移除,以保持禁忌列表的长度不变。
5.终止条件:当满足一定的终止条件时,算法停止。终止条件可以
是达到预定的迭代次数,或者解的质量在一定次数的迭代中没有改善。
1.2.2禁忌搜索算法在航空航天结构设计中的应用
在航空航天结构设计中,禁忌搜索算法可以用于解决复杂的优化问题,如
翼型设计、结构布局优化、材料选择等。通过禁忌搜索,设计者可以探索更广
泛的解空间,找到在重量、成本和性能之间达到最佳平衡的设计方案。
1
1.2.3示例:使用Python实现禁忌搜索算法
下面是一个使用Python实现的禁忌搜索算法的简化示例,用于寻找一个函
数的最小值。虽然这个例子与航空航天结构设计的具体应用不同,但它展示了
禁忌搜索算法的基本原理和实现方式。
importrandom
#定义目标函数
defobjective_function(x):
returnx**2
#定义邻域函数
defneighborhood(x):
return[x-1,x+1]
#禁忌搜索算法
deftabu_search(max_iterations,tabu_list_size):
#初始化
current_solution=random.randint(-10,10)
best_solution=current_solution
tabu_list=[]
for_inrange(max_iterations):
#邻域搜索
neighbors=neighborhood(current_solution)
next_solution=None
best_neighbor=None
forneighborinneighbors:
#检查是否在禁忌列表中
ifneighbornotintabu_list:
ifnext_solutionisNoneorobjective_function(neighbor)objective_function(next_solu
tion):
next_solution=neighbor
ifobjective_function(neighbor)objective_function(best_solution):
best_solution=neighbor
best_neighbor=neighbor
#更新禁忌列表
ifnext_solutionisnotNone:
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