结构优化设计是近四十年发展起来的一门新技术，与传统设计相比，由于其具有设计合理、节省原材料等特点日益受到国内外工程界的广泛重视。结构优化设计可以降低结构重量和材料成本，改进结构的强度、刚度、振动特性、屈曲稳定性等性能，是现代设计制造领域的重要研究方向。随着结构优化设计理论和方法的迅速发展，离散变量结构优化设计越来越得到关注。离散变量结构优化设计在数学上属于组合优化的范畴，组合优化问题属于NP完全类问题，其求解算法属于NP困难问题。 社会性动物的群体活动往往能产生惊人的自组织行为，个体行为显得盲目的蚂蚁在组成蚁群后能够发现从蚁巢到食物的最短路径。生物学家经过仔细研究发现蚂蚁之间通过一种称之为“信息素”的物质进行间接通讯、相互协作来发现最短路径。受其启发，意大利学者Dorigo.M等于1991年提出一种群体智能算法一蚁群算法(ACO)，该算法自提出以来在计算机科学领域和优化领域中受到广泛关注，在求解旅行商、二次分配、生产安排调度、网络路由、函数优化等问题方面得到了广泛应用，显示了该算法在求解组合优化问题方面的优越性。 本文围绕蚁群算法在离散变量结构截面优化设计中的应用，进行了如下工作： 1、提出了一种混合蚁群算法。在系统地学习研究蚁群算法的原理、数学模型和组合优化应用的基础上，分析三种寻优模式，提出了混合蚁群算法，综合三种不同的寻优模式，调整不同寻优模式蚁群数量的比例，使算法在保持较高搜索能力的同时，避免出现停滞现象。对算法的程序实现进行了研究。 2、分析和研究了混合蚁群算法的参数设置。对该算法应用时的参数选择原则进行了探讨，用于指导参数设置。进行了算法的对比分析和测试函数的验证，表明了混合蚁群算法的良好性能。 3、将混合蚁群算法应用于离散变量结构截面优化设计。针对离散变量结构截面优化设计的性质与特点，对该算法应用时的设计变量、目标函数和约束条件作了概要的分析与研究，拓宽了蚁群算法的应用领域。 4、编制优化程序。运用FORTlRAN语言编制了混合蚁群结构截面优化设计程序，将优化设计程序与大型结构有限元分析软件ALGOR相连接，由该软件完成结构优化程序中的结构分析，使优化设计与结构分析融为一体，从而增强了程序的可靠性，拓宽了ALGOR的使用范围，实现了用ALGOR验证优化设计结果的目的。 5、对优化设计程序在结构中的应用进行了验证。对该程序应用于桁架、框架、网架、网壳结构截面优化设计时的数学模型、约束条件处理及控制参数的选择作了概要的分析与研究。算例结果对比表明该程序是可行的和高效的。