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中文摘要：
结构优化设计一直受到工程师们的高度重视，工程师可以通过合理的优化来减少工程的总造价。本课题通过对粒子优化算法理论及其在结构优化设计中的应用研究，建立了粒子群优化算法应用于复杂空间钢结构设计的数学基础。在粒子群优化算法跑PSO基本原理的基础上，基于“和谐搜索”思想提出了改进的粒子群优化算法——启发式优化算法HPSO。同时研究了应用于结构离散变量的标准粒子群优化算法（PSO）及被动群集的粒子群优化算法（PSOPC）。结合Pareto最优解理论，将群搜索算法改进成多目标群搜索算法并应用于结构设计。在快速群搜索优化算法QGSO基本原理的基础上，提出了改进的快速群搜索优化算法——快速被动群搜索优化算法QGSOPC，并应用于结构优化设计，获得了可行性强、不受自变量维数限制的结构优化算法，同时将这一方法应用到复杂工程结构，得到了一种解决复杂结构优化设计的新方法，并把这一算法应用到复杂的实际大跨度空间结构中。研究成果已发表研究论文28篇，另有5篇论文已接收待发表；获得1项软件著作版权，获得广东省科学技术（自然科学类）三等奖1项，完成英文著作章节1章，完成英文著作1部，编辑出版国际学术会议论文集2部。
结论摘要：
英文主题词Particle swarm optimizer; group search optimizer; optimal design; space structures.
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