结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构力学优化案例分析_2024-08-08_05-30-42.Tex

最新推荐文章于 2025-12-23 20:02:55 发布
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分类专栏： 材料力学 文章标签： 算法 人工智能 服务器 linux 矩阵 线性代数
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结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构力学优化案例分析

绪论

结构力学优化的重要性

在工程设计领域，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，确保结构在各种载荷条件下都能保持良好的性能。

优化在结构设计中的应用

  • 减轻重量：在保证结构强度和稳定性的前提下，通过优化设计减少材料的使用，从而减轻结构的重量，这对于航空航天、汽车等领域的设计尤为重要。
  • 降低成本：通过优化设计，可以减少不必要的材料和加工成本，提高经济效益。
  • 提高性能：优化设计能够使结构在承受载荷时表现出更好的性能，如提高抗震能力、增加结构的使用寿命等。

禁忌搜索算法简介

禁忌搜索（Tabu Search, TS）是一种元启发式优化算法，由Fred Glover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和学习机制，动态地调整搜索方向，以达到更好的优化效果。

禁忌搜索算法的基本步骤

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结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构力学优化算法导论_2024-08-08_04-14-42.Tex
06-30 759
在结构力学领域，结构优化是一个关键过程，旨在通过调整结构的几何形状、材料属性或连接方式来提高结构的性能，如减少重量、降低成本或增加强度。结构优化问题通常可以定义为一个数学优化问题，其中目标函数（如结构的重量或成本）需要最小化，同时满足一系列约束条件（如强度、稳定性或几何限制）。禁忌搜索算法通过引入禁忌列表和释放准则，能够有效地避免搜索过程陷入局部最优解。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：禁忌搜索算法的邻域结构设计_2024-08-08_05-40-47.Tex
06-30 964
禁忌搜索（Tabu Search, TS）算法是一种元启发式优化算法，由Fred Glover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，从而能够在复杂的优化问题中寻找更优的解决方案。禁忌搜索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，以探索更广泛的解空间。在禁忌搜索算法中，邻域结构是算法迭代过程中探索解空间的基础。它定义了当前解可以移动到的可能解的集合。邻域结构的设计直接影响算法的搜索效率和效果。覆盖解空间：确保算法能够访问到解空间中的所有潜在解。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构优化设计基础_2024-08-08_05-07-28.Tex
06-30 1039
禁忌搜索算法通过引入禁忌列表和释放准则，能够有效地避免搜索过程陷入局部最优解。当算法在搜索过程中遇到一个已经访问过的解时，它会被放入禁忌列表中，算法在接下来的若干步中将不会再次尝试这个解，从而促使搜索向新的方向进行，增加了全局搜索的能力。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：算法参数设置与调试_2024-08-08_06-06-07.Tex
07-01 833
禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）作为一种全局优化技术，其在结构力学优化领域的应用展现出独特的优势。TS算法通过引入“禁忌”机制，避免了搜索过程中的循环，增强了算法的探索能力，有效防止了局部最优解的陷阱。在结构优化中，TS算法能够处理复杂的约束条件，对非线性、多模态问题具有较好的适应性，这在传统优化方法中是难以实现的。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：禁忌搜索算法的初始解生成_2024-08-08_05-18-54.Tex
06-30 574
禁忌搜索算法是一种元启发式算法，由Glover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，从而能够在解空间中进行更广泛的探索。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，以达到全局最优解。在结构力学优化中，TS算法能够有效地处理离散变量和连续变量的优化问题，同时，通过禁忌列表和 aspiration criteria（渴望准则）的使用，TS算法能够避免重复搜索，提高搜索效率。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：算法原理与应用_2024-08-08_04-28-06.Tex
07-01 607
禁忌搜索（Tabu Search, TS）是一种元启发式优化算法，由Fred Glover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，从而能够在解空间中进行更广泛的探索。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重新访问这些解，以跳出局部最优。禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）是一种启发式搜索方法，特别适用于解决组合优化问题。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)与其他优化算法的比较_2024-08-08_07-10-09.Tex
07-01 812
优化算法是实现结构力学优化的关键工具。这些算法能够系统地搜索设计空间，找到满足特定目标和约束条件的最优解。在结构力学中，常见的优化算法包括线性规划、非线性规划、遗传算法、粒子群优化、模拟退火以及禁忌搜索等。每种算法都有其特点和适用场景，选择合适的优化算法对于提高优化效率和质量至关重要。禁忌搜索（Tabu Search, TS）是一种元启发式优化算法，由Fred Glover在1986年提出。TS算法通过引入“禁忌”机制，避免在搜索过程中重复访问相同的解，从而能够跳出局部最优，探索更广泛的解空间。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：禁忌搜索算法的禁忌机制_2024-08-08_04-54-31.Tex
06-30 586
禁忌搜索（Tabu Search, TS）是一种元启发式优化算法，由Fred Glover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，从而能够在解空间中进行更广泛的探索。禁忌搜索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，以达到全局最优解。在结构力学领域，结构优化是一个关键过程，旨在通过调整结构的几何形状、尺寸、材料或拓扑结构，以最小化或最大化特定性能指标，如成本、重量或刚度，同时确保结构满足所有设计约束。目标函数：表示优化目标，如最小化结构的重量。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构力学优化软件工具介绍_2024-08-08_06-18-10.Tex
06-30 893
在结构力学领域，优化问题通常涉及寻找最佳的结构设计，以满足特定的性能指标，同时遵守成本、材料、安全性和其他约束条件。结构优化的目标可以是减少重量、降低成本、提高刚度或强度等。这类问题可以被形式化为一个数学优化问题，其中包含目标函数（如结构的重量或成本）和约束条件（如应力、位移限制）。在结构力学优化领域，有多种软件工具可以辅助工程师进行设计优化。OptiStruct：由Altair公司开发，OptiStruct是业界领先的结构优化软件，广泛应用于汽车、航空航天、电子等行业。
结构力学优化算法：禁忌搜索(TS)：结构力学优化中的多目标禁忌搜索_2024-08-08_05-56-27.Tex
06-30 678
在结构力学优化中，多目标优化问题通常涉及同时优化多个相互冲突的目标函数。例如，在设计一座桥梁时，可能需要同时考虑最小化成本、最大化结构强度和最小化环境影响。这些目标往往不能同时达到最优，因此，多目标优化的目标是找到一组解，这些解在所有目标上都是不可支配的，即Pareto最优解。Pareto最优解是指在多目标优化问题中，不存在另一个解在所有目标上都优于它。换句话说，对于任何两个解xxx和yyy，如果fxf(x)fx在所有目标上都不劣于fyf(y)fy，并且在至少一个目标上优于fy。
【算法笔记】AC自动机
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12-19 731
AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
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12-18 1019
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
Leetcode 79 最佳观光组合
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最小函数值(minval)（信息学奥赛一本通- P1370）
布心老混子
12-22 414
初始化：读取第一组函数参数，计算前 m 个值推入优先队列，建立初始的“最小m数”集合。动态更新依次读取后续 n−1 组函数参数。对于每组函数，从 x=1 开始计算。若 f(x)<q.top()：说明找到了更优解，执行pop()和push(f(x))。若 f(x)≥q.top()：触发单调性剪枝，直接break。结果输出：由于大根堆弹出顺序是从大到小，需要将元素暂存入数组，最后倒序输出以满足题目从小到大的要求。
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摘要：本文介绍了多源最短路问题及其Floyd算法实现。Floyd算法通过动态规划思想，以O(n³)时间复杂度计算图中所有点对的最短路径，适用于带权有向/无向图（允许负权边但不含负环）。文章详细讲解了Floyd的状态表示（f[k][i][j]）、状态转移方程（分是否经过k点两种情况）和空间优化技巧，并提供了四个典型例题的解法：1）模板题直接应用Floyd；2）寻宝问题累加路径和；3）灾后重建问题按时间动态更新；4）无向图最小环问题利用Floyd特性求解。每个问题均附完整代码实现，展现了Floyd算法的灵活应用
算法基础（图论）—拓扑排序
2401_87986548的博客
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qq_32516809的博客
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本文介绍了基于KNN算法的EEG情绪识别方法，重点探讨了Canberra距离在脑电信号处理中的优势。KNN算法因其对非线性特征的适应性和小样本友好性，成为EEG情绪识别的理想选择。文章详细分析了Canberra距离相比欧氏距离的优越性，特别是在处理EEG频域特征时对微小差异的敏感性。作者还提出了智能投票机制（RatioThreshold）来优化预测结果，将单被试准确率提升至70%左右。最后展示了如何将预测结果映射到Russell情绪环中的具体情绪类别。该研究为脑机接口和情绪识别提供了实用的技术方案。
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SSA-LSTM指的是结合了麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Neural Network）的一种混合优化算法。SSA是一种启发式算法，它的灵感来自于麻雀的觅食行为。...
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