摘要：模拟植物生长算法（PGSA）是一种以植物向光性机理（形态素浓度理论）为启发准则的新型智能优化算法。对PGSA的基本原理进行了分析,指出并证实了该优化算法的局限性。在此基础上,提出了两种新的算法改进策略：形态素浓度计算的精英策略及智能变步长策略。前者通过在生长过程中快速剔除劣质生长点以提高算法的优化效率,后者通过不断变化步长以减少算法搜索时间。通过算例验证了所提出的改进策略可有效提高优化效率及解决算法缺乏终止判断机制的问题。最后采用改进PGSA和PGSA对典型桁架进行优化计算,结果表明改进PGSA的优化效率明显高于PGSA,在结构优化问题中具有较好的适用性。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社