结构优化设计的理论和方法近30年来得到了迅速的发展,但大多数的研究都是针对连续变量的,离散变量结构优化设计的专著比较少.在实际工程结构设计中,经常遇到某些设计变量只能取限定的离散值的情况,因此,建立适用于离散变量结构优化设计计算的算法是很有工程实用价值的.能对离散变量优化模型进行直接求解的方法就成了当前工程优化设计发展的重要方向.根据离散变量优化设计的特点,本文提出了单向算法和费波那切算法.算法思路清晰、简单,容易被工程设计人员掌握和应用.运算的次数少,容易收敛,可直接解决有应力、位移、稳定性等约束条件的离散变量结构优化问题.近年来遗传算法已经成为离散变量结构优化的一种有效方法.而且在科学计算工程技术、社会经济中广泛的应用.遗传算法已经提供解决复杂系统问题的通用框架,应用于许多的学科.主要是在函数优化、组合优化、生产调度问题、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编程、机器学习等领域.遗传算法是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法.它是一种多点搜索的优化方法,所以能避免陷入局部最优.因为遗传算法是自适应性的概率搜索算法,没能充分利用结构分析结果的信息,在其搜索过程中,有迭代过程缓慢等缺点.而离散变量结构优化的单向算法(或费波那切算法),可以充分利用结构分析结果的信息,有迭代次数少、收敛快等特点.所以本文将遗传算法和单向算法(或费波那切算法)结合在一起解决问题.在遗传搜索的过程中,采用多种改进措施(如:倒位算子、自交算子、最差个体替换法、杰出个体保护法、单亲遗传算子、佳点排序法等).从算例和工程实际可以得出以下结论:经过改进的混合遗传算法的优化结果都满足了应力约束和位移约束条件,这样,强度、刚度、稳定性等多方面都达到了设计要求,因此,将传统的优化算法和遗传算法结合的混合离散变量结构优化设计方法,即发挥了传统优化算法的省时、高效、收敛快的特点,又发挥了遗传算法的全局性好的特点.因此,混合遗传算法是兼二者之长,弃二者之短的有效、高效的理想优化方法.本文最后对辽河油田的井架进行了优化设计,充分考虑了强度、刚度、稳定性等多方面的约束条件,其优化结果相当理想,效果令人满意.使用了C++builder做出了离散变量结构优化设计和混合遗传算法的程序软件.其中包括结构分析程序(SAP)、单向算法(OWA)、费波那切算法(FA)、简单遗传算法(GA)、改进遗传算法(IGA)、混合遗传算法(HGA)等.对大量的桁架、刚架等的多种工况进行优化设计.有精美的界面、是使用方便、运行稳定、优化结果良好的可在windows下操作的软件.