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本发明包括以下步骤：（1）根据实际问题取定优化计算边界条件；（2）设定灰狼种群参数和控制参数初始值；（3）初始化灰狼种群中各灰狼的位置和适应值，并将最接近目标值的灰狼取定为α 灰狼、次之为β灰狼，第三位对应的灰狼为δ灰狼，其余为ω狼，对于极值优化问题，则适应值 中的极大值或极小值对应的灰狼为α灰狼，次之为β灰狼，第三位对应的灰狼为δ灰狼，其余 为ω狼；（4）判定优化计算终止条件，若不满足终止条件，则继续执行步（5），满足终止条件 转入α灰狼的位置或适应值即为满足终止条件的最优解；（5）更新各灰狼位置和适应值，按α灰狼最接近优化目标（即适应值和目标值偏差 最小），β灰狼次之，δ灰狼第三位接近目标的原则更新灰狼种群；对于极值优化问题，则适应 值中的极大值或极小值对应的灰狼为α灰狼，次之为β灰狼，第三位对应的灰狼为δ灰狼。（6）转至步（4）重新判定终止条件；（7）α灰狼的位置或适应值即为满足终止条件的最优解。

一种变权重的灰狼算法优化方法的应用，包括设定社会阶级作用于灰狼种群搜索和捕食全过程，且灰狼种群在搜索过程包围目标，在捕食过程中将目标包围在中心位置；迭代搜索过程中，社会阶级高的α灰狼、β灰狼和δ灰狼的位置一直是种群中第一、二和第三接近目标，且迭代过程中种群中各灰狼的位置由α灰狼、β灰狼和δ灰狼的变权重函数组合进行描述，其中α灰狼位置的权重w1由1逐渐减小至1/3，β和δ灰狼权重w2、w3由0逐渐增加至1/3，且使用满足w1+w2+w3＝1和w1≥w2≥w3。优点:显著加快了搜索进程，能够更快地完成优化计算。

本发明涉及一种桁架结构优化方法，具体涉及一种变权重的灰狼算法的优化方法 的应用。

桁架结构是一种常见的建筑结构，常用于大跨度的厂房、展览馆、体育馆和桥梁等 公共建筑中，也是房屋房顶盖最常见的建筑方式。由于桁架结构通常由大量的钢杆轴接而 成，杆结构复杂，工程设计中很难采用理论计算的形式获得最优桁架结构的横截面尺寸，目 前一般采用计算机数值优化计算的方法确定最优截面尺寸，以完成桁架结构的合理设计， 能够最大限度地利用材料的强度、减少建筑质量，节省材料。

由于传统的计算方法如最小二乘法、梯度搜索法并不总是可用的，因此，目前学术 界正在根据生物进化理论积极探索新的优化计算方法，如蚁群算法（ACO）、萤火虫算法 （FA）、粒子群算法(PSO)、布谷鸟算法(CS)、蝙蝠算法（BA）等，这些优化计算方法称为仿生算 法，是元启发式搜索算法，已经在桁架结构设计中得到了应用。仿真算法不用考虑问题复杂 度和描述函数的性质，只需要根据生物种群自身的进化特性，如搜索和捕食、授粉、发光、繁 殖等，即可在工程材料库中选择获得最小桁架截面积，且由于生物进化的结果，仿真算法在 最优值迭代搜索过程中还具有可以避免陷入局部极小点的突出优点。

荆楚理工学院（Jingchu University of Technology）简称“荆楚理工”，位于湖北省荆门市，学院于2007年3月经教育部批准由初创于1956年的沙洋师范高等专科学校和始建于1984年的荆门职业技术学院合并组建而成， [2] 是一所省属公办全日制普通本科高等学校，为湖北省首批地方本科院校转型发展试点学校、“湖北省2011计划”首批牵头高校，“实行“省市（荆门）共建、以省为主”的管理体制。 截至2022年3月，学院占地面积2400余亩，校舍建筑面积35.87余万平方米；设有16个教学学院（部），开设本科专业43个，专科专业15个，涵盖理、工、农、医、文、教、管、艺等8大学科门类；在编教职工1134人，有教授、副教授等高级职称人员342人，博士、硕士678人。享受国务院及湖北省政府特殊津贴的专家4人；有全日制普通在校生19615人，其中本科生13998人。

本发明优点是：

1、由于在搜索全过程中引入了灰狼种群的社会等级，改进方法在优化过程中更加 突出了群落中高社会阶级的指导作用，避免了基本算法（包括其它常见仿生算法）均衡考虑 所有个体或只考虑最优个体的影响，使改进算法更具有普适性，适用范围更广。

2、由于采用变权重因子控制社会阶级高的灰狼位置在种群位置更新中的作用，在 初始阶段突出了α灰狼的指导作用，搜索过程中逐渐加大了β灰狼的权重，并随着搜索的进 程逐步提高δ灰狼的权重，从而显著加快了算法的收敛速度。

本专利成果采用技术转让，技术入股，技术合作等成果转化方式，希望进一步实现该专利的有益效果，有兴趣皆可面议。