臺灣博碩士論文加值系統

本研究結合蝙蝠演算法與差分演算法於結構最佳化之設計。蝙蝠演算法是屬於仿生演算法的其中一種，其特點為模仿蝙蝠的獵食行為以搜尋最佳解。蝙蝠演算法具有進行大範圍的搜尋、準確率高且執行全域搜尋的優點。而差分演算法是屬於演化演算法的其中一種，優點是良好的區域搜尋能力、架構容易理解且參數設定簡單，再加上不讓母體有單一性的疑慮，因此本研究提出的混合法則是結合兩種演算法的優點，利用蝙蝠演算法的全域搜尋再結合差分演算法的多樣性用以加強蝙蝠演算法的區域搜尋能力來獲得最佳解。
本研究將ANSYS有限元素分析軟體中的APDL語法與MATLAB程式結合成一系統程式，再藉由五個不同的範例進行結構最佳化的分析。範例中將題目所述轉為數學函式，再利用結合後的演算法對結構執行最佳化設計。由數據分析的結果，顯示此混合法能得到比單獨使用蝙蝠演算法求出的數據更好，而應用在結構之最佳化上得到不錯的結果。

The Hybrid Bat Algorithm and Differential Evolution Strategies were adopted in optimum design of structures in this study. The Bat Algorithm is one of the swarm intelligence algorithms. The Bat Algorithm is based on the echolocation behavior of bats. The advantage of bat algorithm is wide search range, better accuracy, and global search in optimal procedure. Differential Evolution algorithm is the one of evolution technique algorithm. It has advantages that better local search, easier implement, little parameters, and fast convergence. The advantage of hybrid method is to combine the advantages of Bat Algorithm and Differential Evolution algorithm. By the global search capabilities of Bat algorithm and the local search capabilities of Differential Evolution algorithm, the better solution by the hybrid method can be obtained in optimum design procedure.
The MATLAB and APDL of ANSYS software are integrated into a systematic Bat and Differential Evolution optimization program. The optimization problem can be transformed into a mathematical function. Minimum weight design will be developed in five numerical examples. The optimum design of structures can be obtained by Bat Algorithm and Differential Evolution Strategies. The results of hybrid method are better than the results of Bat algorithm.

目錄
中文摘要……………………………………I
目錄………………………………IV
圖目錄………………………………………………VI
表目錄…………………………………………………………VII
第一章 緒論………………………………………………………………1
1.1研究動機………………………………………………………1
1.2文獻回顧…………………………………………3
1.3 研究方法……………………………………6
第二章 蝙蝠演算法……………………………………………7
2.1基礎理論……………………………………………………7
2.2蝙蝠演算法執行程序……………………………10
2.3蝙蝠演算法執行流程……………………………13
第三章 差分演算法………………………………………………14
3.1基礎理論………………………………………………………14
3.2差分演算法執行流程……………………………20
第四章 最佳化設計……………………………………………21
4.1最佳化問題……………………………………………21
4.2BA-DE混合法……………………………………………23
4.3程式執行流程…………………………………………25
第五章 數值分析……………………………………………26
5.1範例一：十桿件桁架結構最佳化設計………………27
5.2範例二：十七桿件桁架結構最佳化設計……………29
5.3範例三：十九桿件桁架結構最佳化設計……………31
5.4範例四：單層懸臂薄板結構輕量化設計……………33
5.5範例五：無人飛行載具主樑結構之最佳化設計…35
第六章 結論…………………………………………………………38
參考文獻………………………………………………………………56
附錄………………………………………59
圖目錄
圖1 蝙蝠回聲定位示意圖………………………………………………………39
圖2 蝙蝠聲音變化示意圖………………………………………………………40
圖3 蝙蝠演算法執行流程……………………………………………………41
圖4 差分演算法執行流程流程圖………………………………………42
圖5 BA-DE混合法混合法執行流程流程圖……………………43
圖6 系統程式執行流程圖………………………………………………………44
圖7 範例一 十桿件桁架結構尺寸圖…………………………………45
圖8 範例二 十七桿件桁架結構尺寸圖……………………………46
圖9 範例三 十九桿件桁架結構尺寸圖……………………………47
圖10 範例四 單層懸臂薄板結構外型圖…………………………48
圖11 範例五 無人飛行載具主樑結構外型圖………………49
表目錄
表1 範例一 十桿件桁架結構最佳設計值之比較 ………50
表2 範例二 十七桿件桁架結構最佳設計值之比較 …51
表3 範例三 十九桿件桁架結構各節點受力………………52
表4 範例三 十九桿件桁架桁架結構最佳設計值之比較……53
表5 範例四 單層懸臂薄板結構最佳設計值之比較 ………54
表6 範例五 無人飛行載具主樑結構最佳化結果比較 ……55

[1] Altringham, J.D., “Bats: Biology and Behaviour,” Oxford University
Press, 1996.

[2] Yang, X.S., “A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm, “Nature
Inspired Cooperative Strategies for Optimization, ” Studies in Computational Intelligence, Springer Berlin, Vol.284 ,2010, pp.65-74.

[3] Wang, Gaige and Guo, Lihong, “A Novel Hybrid Bat Algorithm with Harmony Search for Global Numerical Optimization,” Hindawi Publishing Corporation Journal of Applied Mathematics, Article ID 696491,2013, 21 pages.

[4] Tsai ,Pei-Wei, Pan, Jeng-Shyang , Liao, Bin-Yih, Tsai ,Ming-Jer and Vaci．Istanda, “Bat Algorithm Inspired Algorithm for Solving Numerical Optimization Problems,” Applied Mechanics and Materials ,Vols. 148-149 ,2012, pp. 134-137.

[5] Hossein, Amir Gandomi, Yang, Xin-She, Alavi, Amir Hossein and Talatahari, Siamak, “Bat Algorithm for ConstrainedOptimization Tasks,”
Neural Computing and Applications , Issue 6, Volume 22,May 2013, pp. 1239–1255.

[6] Fister, Iztok Jr., Fister, Duˇsan and Yang, Xin-She, “A Hybrid Bat Algorithm,” Elektrotehniˇski vestnik, 2013, in press.

[7] Gandomi, Amir H.and Yang, Xin-She, “Chaotic Bat Algorithm,” Journal of Computational Science 5 ,2014 ,pp.224–232.

[8] Hasançebi, O. , Teke ,T. and Pekcan, O., “A Bat-inspired Algorithm for Structural Optimization,” Computers and Structures 128, 2013,pp. 77–90.

[9] Yılmaz, Selim and Küksille, Ecir U., “A New Modification Approach on Bat Algorithm for Solving Optimization Problems,” Applied Soft Computing 28 ,2015,pp. 259–275.

[10] Storn, R. and Price, K., “Differential Evolution: A Simple and Efficient Adaptive Scheme for Global Optimization Over Continuous spaces, ”Global Optimization,1996, pp.341-359.

[11] Ayed Salman, Andries P. Engelbrecht, Mahamed G.H. Omran, “Empirical Analysis of Self-adaptive Differential Evolution,”European Journal of Operational Research 183 ,2007,pp. 785–804.
[12] 李維平,簡璟蔚,蔡宛庭, “改良突變權重的差分進化演算法,” Journal of Advanced Engineering, Vol. 6, No. 4,October 2011
, pp. 255-261.

[13]吳忠信,蝙蝠的回聲定位,科學教育月刊第 276 期,2005.

[14] 陳炫光，「應用蝙蝠演算法於結構最佳化設計之研究」，淡江大學航空太空工程學系研究所，2016年。

[15] 張維恩，「應用雙演化法於結構最佳化設計之研究」，淡江大學航空太空工程研究所碩士論文，2013年。

[16] 蘇彤蘤，「光線演算法於結構最佳化設計之研究」，淡江大學航空太空工程學系研究所碩士論文，2014年。

[17] Adeli, H. and Kumar, S., “Distributed Genetic Algorithm for Structural Optimization ”, J, Aerospace Eng, ASCE ,Vol. 8,1995, pp.156–163.

[18] Deb, K. and Gulati, S., “Design of Truss – Structures for Minimum Weight Using Genetic Algorithms,” Finite Elements in Analysis and Design , Vol. 37,2001,pp. 447-465

[19] 鄭敘仁, 應用螢火蟲演算法於結構最佳化設計之研究,淡江大學航空太空工程學系研究所,2016年。

[20] 黃建翰，「應用逐次線性規劃法結合移動限制技術於結構最佳化設計之研究」，淡江大學航空太空工程研究所碩士論文，2007年。

[21] 周于文，「應用蜂群演算法於結構最佳化設計之研究」，淡江大學航空太空工程學系研究所，2013年。

[22]劉敬文，「結合基因演算法與線性規劃法於結構最佳化設計」，淡江大學航空太空工程學系研究所，2010年。