第1章 结构优化设计的基本概念 1
1.1 概述 1
1.2 结构优化设计的基本术语 2
1.3 结构优化设计方法分类 4
习题 5
第2章 结构优化设计的数学基础 6
2.1 向量的有关知识 6
2.2 点的移动和函数值的变化 6
2.3 局部最优解与全局最优解 8
2.4 函数的凸性及凸规划 9
2.5 Lagrange乘子法 10
2.6 Kuhn-Tucker条件 11
习题 13
第3章 准则优化法 14
3.1 准则优化法的基本概念 14
3.2 满应力设计 15
3.3 齿行法和修改齿行法 19
3.4 满应变能准则 22
习题 23
4.2 一维无约束优化方法 24
4.1 概述 24
第4章 无约束优化设计方法 24
4.3 多维无约束优化问题的解析法 30
4.3 多维无约束优化问题的直接解法 34
习题 40
第5章 线性规划 41
5.1 线性规划的一般形式 41
5.2 线性规划的标准形式 41
5.3 线性规划的单纯形法 43
5.4 引入人工变量 45
习题 48
第6章 非线性规划 49
6.1 直接搜索法 49
6.2 解析搜索法 53
6.3 序列逼近法 57
习题 62
第7章 动态规划 63
7.1 动态规划的一般概念 63
7.2 动态规划的最优原则 64
7.3 动态规划的分析解法 65
7.4 动态规划的直接搜索解法 66
7.5 桁架结构设计的动态规划 67
第8章 几何规划 71
8.1 无约束正定几何规划 71
8.2 约束正定几何规划 74
习题 79
第9章 离散变量结构优化设计的搜索算法 80
9.1 概述 80
9.2 离散变量结构优化设计的基本概念 80
9.3 拟满应力方法 82
9.4 斐波那契（Fibonacci）方法 84
9.5 相对差商算法 85
9.6 算例 87
9.7 结论 90
第10章 遗传算法理论和改进遗传算法 91
10.1 概述 91
10.2 简单遗传算法 91
10.3 遗传算法的特点 93
10.4 遗传算法的数学理论 94
10.5 遗传算法的实现技术 95
10.6 遗传算法的运行参数 97
10.7 改进遗传算法 98
11.1 概述 102
第11章 离散变量结构优化设计的混合遗传算法 102
11.2 拟满应力遗传算法 103
11.3 Fibonacci遗传算法 106
11.4 混沌遗传算法 108
11.5 结论 111
第12章 混合离散变量多目标模糊优化设计 112
12.1 概述 112
12.2 混合离散变量多目标模糊优化的数学模型 112
12.3 模糊优越离散集和模糊可行集 112
12.4 混合离散变量多目标模糊优化的模糊判决解法 114
12.5 混合离散变量多目标模糊优化的最优约束水平解法 116
12.6 算例 117
12.7 结论 119
附录Ⅰ 结构优化设计程序系统使用说明 120
Ⅰ-1 程序系统的结构形式 120
Ⅰ-2 基本数据输入 120
Ⅰ-3 结构数据输入 121
Ⅰ-4 计算结果输出形式 123
Ⅰ-5 用户编写的程序 123
参考文献 125