工程实用的遗传算法结构优化设计结构优化设计是产生一个最优设计方案必不可少的环节，实际的工程结构优化 设计是一个多设计变量、多种取值的复杂离散变量优化设计问题。离散变量结构优 化设计问题属于组合优化的NP困难问题，传统的优化方法不再适用，而遗传算法具有全局收敛性和并行性，实用性广，只需要较少的先验知识，为离散变量结构优化 问题开辟一个新思 ，显示了强大的优化功能。制约遗传算法在实际工程离散设计变量优化设计应用的主要原因是它计算量大、早熟收敛、局部搜索能力差以及个体适 应度函数设计不当会造成优化结果的不可行，对于求解大规模问题，其计算代价是 巨大的。实际工程设计问题大都是多准则或多设计目标下的设计问题，如果某些目标是相互 盾的，那 ? 按照单一目标的全局最优解，肯定无法得到工程满意的设计方案。结构优化设计是结构设计的一个重要环节，其设计方案还要由决策者进行调整，如果算法最终能得到一个非劣的解集，决策者能直接从中选取满意的设计方案，那? 这种方法就是比较实用的优化算法。遗传算法采用群体操作的概念，最终可以得到一个群体，对于给定问题可
