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结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)在结构力学中的应用

1引言

1.1结构力学优化的重要性

在工程设计中，结构力学优化扮演着至关重要的角色。它不仅能够帮助工

程师设计出更安全、更经济的结构，还能在满足功能需求的同时，减少材料的

使用，从而降低生产成本和环境影响。结构力学优化的目标通常是在结构的强

度、刚度、稳定性以及成本之间找到最佳平衡点。例如，在桥梁设计中，优化

可以确保桥梁在承受各种载荷时的稳定性，同时最小化所需钢材的量，从而节

省成本。

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。它通过在搜索过程中引入“禁忌”机制，避免了算法陷入局部最

优解，从而能够在更广泛的解空间中寻找全局最优解。禁忌搜索算法的核心思

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，同时允许算法在某些条件下“回退”，即重新访问禁忌列

表中的解，以跳出局部最优。

1.2.1算法流程

1.初始化：选择一个初始解，并创建一个空的禁忌列表。

2.邻域搜索：在当前解的邻域内寻找可能的解。

3.禁忌机制：如果找到的解在禁忌列表中，则根据一定的规则决定

是否接受该解。如果接受，则将其添加到禁忌列表中。

4.更新禁忌列表：根据算法设定的规则，更新禁忌列表，移除过期

的禁忌项。

5.评估解：评估当前解的质量，如果当前解优于最佳解，则更新最

佳解。

6.停止条件：如果满足停止条件（如达到最大迭代次数或解的质量

不再提高），则停止搜索，否则返回步骤2。

1.2.2示例：使用Python实现禁忌搜索算法

假设我们有一个简单的结构优化问题，目标是最小化一个结构的总成本，

同时确保其强度不低于一个给定的阈值。我们将使用禁忌搜索算法来解决这个

问题。

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importrandom

#定义结构的成本和强度函数

defcost_function(structure):

returnstructure[0]*structure[1]*structure[2]

defstrength_function(structure):

returnstructure[0]+structure[1]+structure[2]

#定义禁忌搜索算法

deftabu_search(initial_solution,max_iterations,tabu_tenure):

current_solution=initial_solution

best_solution=current_solution

tabu_list=[]

for_inrange(max_iterations):

#生成邻域解

neighborhood=generate_neighborhood(current_solution)

#选择最佳邻域解

next_solution=select_best_solution(neighborhood,tabu_list)

#更新禁忌列表

tabu_list=update_tabu_list(next_solution,tabu_list,tabu_tenure)

#更新当前解和最佳解

ifstrength_function(next_solution)=MIN_STRENGTHandcost_function(next_solution)c

ost_function(best_solution):

best_solution=next_solution

current_solution=next_solution

returnbest_solution

#生成邻域解

defgenerate_neighborhood(solution):

neighborhood=[]

foriinrange(len(solution)):

new_solution=solu