图 " %设计迭代示意图通常，根据具体问题所涉及到的力学和数学方法的特点，结构优化设计方法可以进一步分为五类：力图 &’ &设计迭代示意图学准则法、直接搜索法、解析搜索法、序列逼近法和特种规划法。下面分别简单介绍以上五类方法的主要特点。
）力学准则法。这类方法利用某些准则来求式（" (）的精确解或近似解，不直接涉及目标函数，目前常用的准则可分为满应力准则和能量准则。力学准则法的基本思想是充分发挥材料的强度潜力或贮能（应变能）能力，实现等强度或等应变能密度状态，以达到使结构最轻的目标。这是传统的设计思想，容易被人接受，而且算法简单，收敛较快，是一类受欢迎的优化设计方法。其缺点是难于用于多种不同的约束条件下，而且常常只能得到近似解。
）直接搜索法。直接搜索法是指数学规划法中不要求目标函数和约束函数的导数的那些算法。这些算法只利用各设计点的目标函数和约束函数本身的数值进行搜索，通过直接比较若干被选用的可行点的目标函数值来搜索最优点。这类方法特别适用于计算函数导数比较困难或不可能的那些问题。这类方法的另一个优点是方法的逻辑结构简单，直观性强，易于程序化并且应用时准备工作少，减少了出错机会。但是，由于没有利用目标函数和约束函数的导数，一般迭代收敛速度慢，且当变量较多时，计算工作量大。该类方法最为典型的方法是直接实验法和复形法，具体算法介绍请读者阅读有关著作和文献。
)）解析搜索法。解析搜索法是利用目标函数和约束函数导数来指导搜索方向的数学规划法，例如可行方向及各种梯度法等。
(）序列逼近法。这类方法把复杂的规划问题用一系列较为简单的线性规划问题来逼近，主要方法有用线性规划法逐次逼近非线性规划的序列线性规划法、序列二次规划、序列凸规划及转换为无约束问题的序列无约束规划法，这些方法是目前研究和应用的较多的方法。
*）特种规划法。特种规划法是指可用于特种规划问题的方法，例如几何规划、动态规划等。其应用方法及范围请读者参考有关文献。
需要说明的是，无论是各种数学规划法还是力学优化准则法，只能找到局部最优 •)(*•
解，即该优化方案比邻近的可能方案好，但就全局而言不一定就是最优的。为了得到“全局”最优方案，可以从几个不同的初始设计出发，分别得到相应的优化方案，然后从中挑出一个最好的。如果由不同的初始设计出发，得到的是同样的优化结果，那么
此方案可能就是全面最优的。
另一个需要说明的问题是，绝大多数优化方案处理的设计空间为连续空间。但
在许多情况下，设计空间常用离散子集。离散化往往只是标准化的结果，例如机翼蒙
皮的厚度只能从一组标准值中挑选。在这种情况下，优化时可以先将离散变量当作
连续变量处理，一旦从连续空间挑选到最优解，然后就近取整到标准值。由于优化解
附近是比较平缓的，在偏离优化点不大时，对目标函数的影响也不显著。
除了前面介绍的两类传统的优化方法外，还有其它的优化方法，例如遗传算法和
神经网络法。遗传算法较传统方法有显著优点： 它将设计变量用一定长度的编码
表示，处理的是这些编码而非设计变量本身，不仅适用于连续变量，而且特别适用于
离散的和整型变量。 "在确定搜索方向时，仅需利用函数值信息，不需要导数信息，
因此特别适用于不存在解析表达式的情形。 遗传算法是从一组设计到另一组设
计，比一步一步搜索、从一个设计到另一个设计的传统方法更有可能达到全局最优
解。理论上讲，遗传算法依概率 收敛于全局最优解。神经网络法用于结构优化设
计也可考虑多种类型的设计变量，通过网络自身的学习，可以得到给定设计要求下优
化的设计方案。神经网络法如果和模拟退火法结合使用，则可以得到全局最优解。
可以看出，遗传算法和神经网络法很适合于结构布局优化问题，具有广阔的应用前
景，但目前尚未发展成熟，对于复杂结构的优化设计问题还不能有效解决，需要进一
步研究。
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