结构优化设计的核心目标是实现材料的合理分布,提高材料的利用率,节省资源。过去由于受所处时代技术条件,尤其是计算机技术的限制,传统的优化算法是建立在数学规划理论的基础之上,虽然为传统的方法在当时推动了结构优化设计的发展,但是其存在的缺陷也同样明显：即对目标函数的解析性质的依赖以及对约束条件限制过多。对实际工程的应用带来了不便。随着技术的进步,一直到仿生算法的出现,结构优化领域的研究上了一个新的台阶。2005年提出的人工蜂群算法便是其中之一。本文首先详细介绍了人工蜂群的生物学机理,紧接着对算法做出介绍,包括算法的流程、参数的定义和设置等等。在通过函数优化检验其收敛速度和收敛精度后,本文把该算法应用到刚架截面尺寸优化中去。在进行完上述工作后,对算法做出了改进,针对人工蜂群(ABC)算法存在易陷入局部最优的缺点,采用设置自适应缩放因子和基于适应度排序的选择方式代替传统的轮盘赌模型,提出了一种改进的算法FABC。最后,为检验这种改进的算法能否应用到更高层次的优化问题中,选用了8个桁架体系的几何优化模型,通过与其他算法的计算结果的比较说明了该算法的改进在几何优化领域的的适用性和优越性。