基于改良蚁群算法的钢管混凝土构件优化

简介：
本研究提出了一种改进的蚁群算法，应用于钢管混凝土构件的设计优化中，旨在提高结构性能和经济性。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。 为了克服基本蚁群算法在初期收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题，在算法的初始阶段设置一个较大的挥发系数值以促进蚂蚁找到较优路径；随后逐渐减小并动态调整该系数，从而避免搜索过程中的局部收敛现象，并从已发现的较好路径中进一步挖掘全局最优解。将这种改进后的蚁群算法应用于钢管混凝土构件的设计优化上，设计变量包括梁和柱的截面特征，目标函数设定为成本最低化。通过具体分析钢管混凝土纯弯及轴压构件的情况来验证模型的有效性，并与文献中的改进遗传算法结果进行比较。实验结果显示，在经过58次迭代后可以找到较为理想的全局最优解（对于柱），而对于梁则在52次迭代之后达到类似效果，整个过程无需深入探讨钢管和套箍混凝土之间复杂的力学关系，因此方法显得既简便又高效。