ty -jour a2 -hajipour，vahid au -koumar，aushim au -tysmans，tine au -filomeno coelho，rajan au -de temmerman，niels py -niels py-2017 da -2017/2017/01/18 ti-自动化的结构性优化方法，用于剪刀剪裁的方法论使用遗传算法SP -6843574 VL -2017 AB-我们使用遗传算法开发了完全自动化的多目标优化框架，以生成一系列最佳的桶形撑杆结构。与其他优化方法相比，在处理多目标优化问题时，遗传算法更加稳健，更有效，并为搜索空间提供更好的视野，同时减少将局部最低限制的机会。这项工作的新颖性是遗传算法的应用和验证（使用指标）用于剪刀结构的形状和大小优化，到目前为止，这对于两个目标尚未进行。我们通过优化6 m跨度桶的重量和紧凑度来测试该方法的可行性和能力，并通过使用NSGA-II以有效的方式获得最佳解决方案。本文介绍了案例研究的框架和结果。对优化变量对结果的影响的深入分析产生了新的见解，可以帮助您选择设计变量，约束以及个人和世代的选择，以便有效地获得权衡最佳解决方案。SN -1687-9724 UR -https：//doi.org/10.1155/2017/6843574 do -10.1155/2017/2017/6843574 JF-应用计算智能和软计算