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摘要
海豚回声算法（DEA）是一种模拟海豚利用回声定位进行捕食的元启发式优化算法，具有高效的搜索能力。本研究通过对海豚回声算法的基本原理进行分析，发现该算法的选择机制容易导致优化结果陷入局部最优解，而算法本身不具备跳出局部最优解的机制。因此，为了改进海豚回声算法的全局搜索能力，引入了遗传算法（GA），提出了一种海豚回声-遗传混合算法（DEA-GA）：在每一个迭代步中，首先基于海豚回声算法生成子代，再引入遗传算法中搜索能力很强的交叉、变异操作生成新的子代。该混合算法结合了海豚回声算法和遗传算法的优势，既拥有海豚回声算法收敛速度快、效率高等优点，也具备遗传算法全局寻优能力强的特点，同时克服了海豚回声算法容易产生局部最优解和遗传算法容易出现“早熟”等缺陷。本研究以一榀单跨5层和一榀两跨10层的平面框架为例，建立以结构总重最小为目标的半刚性钢框架结构优化的数学模型，分别使用遗传算法、海豚回声算法和本研究提出的混合算法进行求解，优化过程通过Matlab编程实现。算例结果显示：海豚回声-遗传混合算法所得结构的总重比遗传算法小50%以上、比海豚回声算法小7%以上，且该趋势随着设计变量的增加而增加；同时，混合智能优化算法在复杂结构的优化上效率更高、效果更好。
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