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结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：算法参数设置与调试

1禁忌搜索算法简介

1.11禁忌搜索算法的基本原理

禁忌搜索(TabuSearch,TS)算法是一种局部搜索算法的改进版本，由Fred

Glover在1986年提出。它通过引入“禁忌”机制来避免局部最优解，从而在搜

索过程中能够跳出局部最优，寻找全局最优解。禁忌搜索算法的核心在于其记

忆结构，即“禁忌表”，它记录了算法在搜索过程中已经访问过的解或解的某些

特征，以防止算法重复搜索同一解或相似解，从而提高搜索效率和效果。

1.1.1算法流程

1.初始化：设置初始解，初始化禁忌表，定义禁忌长度和目标函数。

2.邻域搜索：在当前解的邻域内寻找最优解。

3.禁忌更新：如果找到的解在禁忌表中，则根据禁忌长度判断是否

接受；如果不在，则接受并更新禁忌表。

4.迭代：重复邻域搜索和禁忌更新过程，直到满足停止条件。

1.1.2禁忌表

禁忌表是禁忌搜索算法的关键组成部分，它记录了算法在搜索过程中已经

访问过的解或解的某些特征，以防止算法重复搜索同一解或相似解。禁忌表的

大小和更新策略直接影响算法的性能。

1.22禁忌搜索算法在结构力学优化中的应用

结构力学优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及到结构的强度、刚度、

稳定性等多个方面。禁忌搜索算法由于其能够有效避免局部最优解的特性，在

结构力学优化中得到了广泛应用。

1.2.1应用案例

1.2.1.1示例：桥梁结构优化

假设我们正在设计一座桥梁，目标是最小化桥梁的总重量，同时保证其满

足强度和刚度要求。我们可以将桥梁的各个构件的尺寸作为优化变量，使用禁

忌搜索算法来寻找最优的尺寸组合。

#禁忌搜索算法在桥梁结构优化中的应用示例

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importrandom

importnumpyasnp

#定义目标函数：桥梁总重量

defbridge_weight(dimensions):

#假设桥梁总重量与各构件尺寸的平方成正比

returnsum([d**2fordindimensions])

#定义邻域函数：生成当前解的邻域解

defgenerate_neighbors(current_solution):

neighbors=[]

foriinrange(len(current_solution)):

#对每个维度生成两个邻域解：一个增加，一个减少

neighbor1=current_solution.copy()

neighbor1[i]+=0.1

neighbor2=current_solution.copy()

neighbor2[i]-=0.1

neighbors.append(neighbor1)

neighbors.append(neighbor2)

returnneighbors

#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

neighbors=generate_neighbors(current_solution)

#选择最优邻域解

best_neighbor=min(neighbors,key=bridge_weight)

#检查是否在禁忌表中

ifbest_neighborintabu_list:

#如果在禁忌表中，选择次优解

neighbors.remove(best_neighbor)

best_neighbor=min(neighbors,key=bridge_weight)

#更新禁忌表

tabu_list.append(best_neighbor)