结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：禁忌搜索算法在建筑结构优化中的实践.pdfVIP

结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：禁忌搜索算法在建筑结

构优化中的实践

1引言

1.1结构优化的重要性

在建筑和工程领域，结构优化是设计过程中不可或缺的一部分。它旨在通

过最小化成本、重量或材料使用，同时确保结构的安全性和稳定性，来提高结

构的效率。结构优化可以帮助工程师在满足设计规范和限制条件的同时，创造

出更经济、更环保的建筑结构。例如，通过优化梁的尺寸或选择更合适的材料，

可以减少建筑的总重量，从而降低基础成本和施工难度。

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，从而能够在解空间中更广泛地探索。TS算法的核心思想是通过记忆和

学习机制，动态地调整搜索方向，以找到全局最优解。

1.2.1算法原理

TS算法的基本步骤包括：

1.初始化：选择一个初始解，并创建一个空的禁忌表。

2.邻域搜索：在当前解的邻域内寻找可能的解。

3.禁忌准则：如果一个解在禁忌表中，则不考虑它；如果一个解不

在禁忌表中，但比当前解好，则选择它作为新的当前解，并将这个解加

入禁忌表。

4.更新禁忌表：随着搜索的进行，禁忌表中的元素会逐渐被移除，

以允许算法重新考虑之前被禁忌的解。

5.终止条件：当达到预设的迭代次数或解的质量不再提高时，算法

终止。

1.2.2代码示例

下面是一个使用Python实现的简化版禁忌搜索算法示例，用于解决一个简

单的结构优化问题。假设我们有一个由多个梁组成的结构，目标是最小化总重

量，同时确保结构的稳定性。

importrandom

1

#定义结构的初始状态

initial_solution=[10,15,20,25,30]#每个梁的尺寸

tabu_list=[]#禁忌表

best_solution=initial_solution#最优解

best_weight=sum(initial_solution)#最优解的总重量

#定义邻域搜索函数

defneighborhood_search(solution):

neighbors=[]

foriinrange(len(solution)):

#生成邻域内的解

new_solution=solution.copy()

new_solution[i]+=random.randint(-5,5)

neighbors.append(new_solution)

returnneighbors

#定义禁忌搜索函数

deftabu_search(iterations):

current_solution=initial_solution

for_inrange(iterations):

neighbors=neighborhood_search(current_solution)

next_solution=None

next_weight=float(inf)

forneighborinneighbors:

weight=sum(neighbor)

ifneighbornotintabu_listandweightnext_weight:

next_solution=neighbor

next_weight=weight

ifnext_weightbest_weight:

best_solution=next_solution

best_weight=next_weight

current_solution=next_solution

tabu_list.append(current_solution)

iflen(tabu_list)10:#限制禁