复杂建筑结构设计问题一般都是先将其分解为易于求解的子问题，且多学科的交叉存在于子问题中。不同学科的专家小组会参加复杂建筑结构的设计，他们之间还互不知晓，这就形成了优化过程中的四个特征：复合多目标，学科交叉，巨大数量的设计约束，大的设计变量空间。相对于复杂建筑耦合系统优化来说，协同优化方法是比较新的方法。作为一种新的优化方法，许多不足之处仍然存在。优化效率及效果是这一方法的关键课题。

　　1、建筑协同设计

　　1.1建筑协同设计的特点

　　建筑设计是一门集经济性、艺术性和实用性于一体的综合性的学科。建筑功能、造型、空间及工程预算等诸多问题在建筑设计中都要考虑，涉及多工种。多学科的协调和交叉。目前越来越激烈的市场竞争氛围，使得复杂建筑结构协同设计理论在学术界和设计单位受到越来越多的关注。建筑协同设计是一种新兴的网络环境下的建筑设计方式，设计人员及管理人员都能在不同地点同步的参与设计工作，提高了设计的效率和质量。建筑设计需要多学科合作及反复协作与修改，以满足客户需要的最优设计方案。一般工程设计的各种特性建筑设计中都有，但是复杂建筑结构要求高，总体设计难度非常大，从而建筑协同设计有以下几个明显的特点：综合与协调，反复迭代，创造性和科学性。

　　1.2建筑协同设计的冲突

　　在建筑协同设计过程中，各领域参数的确定是协同小组共同完成的，其中就有在一个领域内协同小组在一些数据指标上的分歧以及协同小组在不同领域对相关参数的范围的确定，从而发生协同设计的冲突。因此，可以分类管理存在建筑设计中的冲突，这样就可以从各个角度分析和处理建筑协同设计中存在的冲突。建筑设计冲突主要是设计目标冲突和设计结果冲突两种，根据建筑设计的特点，设计冲突在建筑协同设计中又分为以下几个方面：总体冲突，装配冲突，各领域之间冲突，经济性冲突。

　　2、协同遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

　　2.1遗传算法简介

　　尽管传统结构优化方法中的解析法和直接法已经在实际工程中广泛应用，但对于如极点问题、非连续设计变量问题、目标函数的强非线性问题等特殊问题处理难度仍然很大。特别是功能函数的偏导数在许多传统算法中需要被计算，而这就要求工程函数的连续性特别良好，这就给计算带来了极大的麻烦。遗传算法作为一种新的算法，与以往方法截然不同，显示了强大的生命力，是复杂建筑结构优化设计的一个新思路。最初遗传算法是用来指导模拟人工自然系统和解释自然界的适应性的，后来这种方法对于复杂建筑结构优化设计的有效性在许多报告和论文中都论证了。但此法也存在许多问题，例如不利于工程应用、收敛速度慢等。目前研究的重点就是在总结以往方法的基础上提出加快收敛的改进方法。

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