使用基因演算法於拓撲最佳化之研究翁振恭、紀華偉

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使用基因演算法於拓撲最佳化之研究翁振恭、紀華偉

摘要

基因演算法是基於達爾文的「適者生存」的原理所發展出來，在搜尋全域極小值中是一個強健的最佳化方法。使用基因演算法在多種拓撲最佳化問題中，最主要的優點是能夠同時發現在問題中幾個最佳或接近的最佳解。傳統的基因演算法在設計變數編碼對應到一維的二進制基因字串裡，而且以一維的交換方式操作，例如使用單點和多點的交換操作。然而，

單點和多點的交換是有幾何學的偏見。在本文中使用二維的二進制基因陣列並且研究幾個二維的交換機制。而在二維的交換機制則是有比較少的偏見，可以發現較佳的解和改善效率。

關鍵詞 : 基因演算法，拓撲最佳化。

封面內頁簽名頁授權書 i i i 中文摘要...v 英文摘要...vi 誌謝... vii 目錄... viii 圖目錄...x 表目

錄... xiii 第一章緒論...1 1.1 研究動機...1 1.2 研究目的...2 1.3 文獻回顧...3 1.3.1 結構分析工具...5 1.3.2 拓撲最佳化方法...6 1.3.3 最佳化演算法...8 1.4 論文大綱簡介...10 第二章基因演算法...11 2.1 基因演算法之簡介...11 2.2 基因演算法之架

構...13 2.3 基因演算法之應用...21 2.3.1 染色體架構...21 2.3.2 交換...22 2.3.3 基因演算法的目標函數...24 第三章程式工作環境及相關應用軟

體...26 3.1 基因演算法的程式流程與規劃...26 3.2 交換機制的程式流程與規劃...28 3.3 程式工作環境及相關應用軟體...35 3.3.1 ANSYS 架構...36 3.3.2 參數化設計語言（APDL

）...38 3.3.3 修改原始APDL 輸入檔...42 3.4 問題描述與適應度函數之參數設定...43 第四章實例分析與討論...51 4.1 交換機制與目標函數之分析與討論...51 4.2 結果研

究...52 第五章討論與建議...66 參考文獻...68 參考文獻

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