基于量子粒子群算法的大跨屋盖结构抗风优化

摘要

将量子粒子群算法(QPSO,Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)引入大跨屋盖结构的离散变量抗风优化中.针对罚函数基本模型的缺点,提出了一种适应值函数修正模型.该模型通过引入约束违反协调系数,充分考虑了不同性质约束的惩罚力度之间的差异性.此外,必要的粒子越界处理和离散变量处理保证了粒子的可行性.最后以门式刚架为例进行抗风优化设计,并通过内力校核验证优化结果的可靠性.研究表明,QPSO算法用于大跨屋盖结构抗风优化时具有较强的全局寻优能力,收敛结果稳定,通过优化明显降低了总体用钢量,最优截面尺寸与风荷载下内力特征一致,优化效果可靠.