随着信息技术在结构优化中的发展,传统的优化设计方法已逐渐被新生的群体智能算法所替代。在传统的优化设计方法中,优化的目标函数过于简单,不符合实际工程中的设计问题,而群体智能算法利用群体的优势,为寻找复杂问题的解决方案提供了基础。本文主要是针对细菌觅食算法进行了研究,并解决连续变量、离散变量的结构最优化设计问题。细菌觅食算法为一随机优化算法,具有全局搜索之能力,其概念简单并且不需要调节过多的参数。本文首先对结构优化设计以及设计优化算法的发展过程进行了简单介绍,并且详细阐述了细菌觅食算法的国内外研究动态和基本理论,列出了细菌觅食算法的步骤流程,并首次应用在结构优化设计中。研究结果表明,细菌觅食算法在求解结构优化问题的初期收敛速度较快,但随着所有粒子逐渐往搜索空间的最优解靠近时,后期收敛速度越来越慢。针对此缺点,本文采用细菌觅食算法中的趋化步骤进行迭代,并采用“和声搜索”优化算法处理自变量边界,两种算法加以整合,期待能使粒子有效地进行全域和局部搜索,以改善整体的搜索能力。在细菌觅食算法的基础上,重点介绍细菌觅食算法用于求解框架和桁架的结构优化问题,然后对细菌觅食算法进行改进。在实例的基础上,将改进的细菌觅食算法应用于求解结构优化问题中,丰富了结构优化问题的研究理论,验证了本文提出的改进的细菌觅食算法在结构优化问题中的实用性和有效性。