圖 " %設計迭代示意圖通常，根據具體問題所涉及到的力學和數學方法的特點，結構優化設計方法可以進一步分為五類：力圖 &’ &設計迭代示意圖學準則法、直接搜索法、解析搜索法、序列逼近法和特種規劃法。下面分別簡單介紹以上五類方法的主要特點。
）力學準則法。這類方法利用某些準則來求式（" (）的精確解或近似解，不直接涉及目標函數，目前常用的準則可分為滿應力準則和能量準則。力學準則法的基本思想是充分發揮材料的強度潛力或貯能（應變能）能力，實現等強度或等應變能密度狀態，以達到使結構最輕的目標。這是傳統的設計思想，容易被人接受，而且算法簡單，收斂較快，是一類受歡迎的優化設計方法。其缺點是難于用于多種不同的約束條件下，而且常常只能得到近似解。
）直接搜索法。直接搜索法是指數學規劃法中不要求目標函數和約束函數的導數的那些算法。這些算法只利用各設計點的目標函數和約束函數本身的數值進行搜索，通過直接比較若干被選用的可行點的目標函數值來搜索最優點。這類方法特別適用于計算函數導數比較困難或不可能的那些問題。這類方法的另一個優點是方法的邏輯結構簡單，直觀性強，易于程序化并且應用時準備工作少，減少了出錯機會。但是，由于沒有利用目標函數和約束函數的導數，一般迭代收斂速度慢，且當變量較多時，計算工作量大。該類方法最為典型的方法是直接實驗法和復形法，具體算法介紹請讀者閱讀有關著作和文獻。
)）解析搜索法。解析搜索法是利用目標函數和約束函數導數來指導搜索方向的數學規劃法，例如可行方向及各種梯度法等。
(）序列逼近法。這類方法把復雜的規劃問題用一系列較為簡單的線性規劃問題來逼近，主要方法有用線性規劃法逐次逼近非線性規劃的序列線性規劃法、序列二次規劃、序列凸規劃及轉換為無約束問題的序列無約束規劃法，這些方法是目前研究和應用的較多的方法。
*）特種規劃法。特種規劃法是指可用于特種規劃問題的方法，例如幾何規劃、動態規劃等。其應用方法及范圍請讀者參考有關文獻。
需要說明的是，無論是各種數學規劃法還是力學優化準則法，只能找到局部最優 •)(*•
解，即該優化方案比鄰近的可能方案好，但就全局而言不一定就是最優的。為了得到“全局”最優方案，可以從幾個不同的初始設計出發，分別得到相應的優化方案，然后從中挑出一個最好的。如果由不同的初始設計出發，得到的是同樣的優化結果，那么
此方案可能就是全面最優的。
另一個需要說明的問題是，絕大多數優化方案處理的設計空間為連續空間。但
在許多情況下，設計空間常用離散子集。離散化往往只是標準化的結果，例如機翼蒙
皮的厚度只能從一組標準值中挑選。在這種情況下，優化時可以先將離散變量當作
連續變量處理，一旦從連續空間挑選到最優解，然后就近取整到標準值。由于優化解
附近是比較平緩的，在偏離優化點不大時，對目標函數的影響也不顯著。
除了前面介紹的兩類傳統的優化方法外，還有其它的優化方法，例如遺傳算法和
神經網絡法。遺傳算法較傳統方法有顯著優點： 它將設計變量用一定長度的編碼
表示，處理的是這些編碼而非設計變量本身，不僅適用于連續變量，而且特別適用于
離散的和整型變量。 "在確定搜索方向時，僅需利用函數值信息，不需要導數信息，
因此特別適用于不存在解析表達式的情形。 遺傳算法是從一組設計到另一組設
計，比一步一步搜索、從一個設計到另一個設計的傳統方法更有可能達到全局最優
解。理論上講，遺傳算法依概率 收斂于全局最優解。神經網絡法用于結構優化設
計也可考慮多種類型的設計變量，通過網絡自身的學習，可以得到給定設計要求下優
化的設計方案。神經網絡法如果和模擬退火法結合使用，則可以得到全局最優解。
可以看出，遺傳算法和神經網絡法很適合于結構布局優化問題，具有廣闊的應用前
景，但目前尚未發展成熟，對于復雜結構的優化設計問題還不能有效解決，需要進一
步研究。
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