搜索类算法能够克服传统优化算法在求解拓扑布局优化时的困难，是极具活力的研究方向。
由于结构的拓扑和布局优化在理论上尚处于探索完善阶段，所以在实际T程中的应用尚不多。
2 结构优化设计算法
为了将结构优化技术付诸实用，除了建立可靠的优化模型外，还需要选择收敛速度快且计算不是很复杂的优化算法。采用适当的优化算法求解数学模型，可归结为在给定条件下求目标函数的极值或最优值问题。按优化算法的理论基础划分，大致可以归纳为三类：数学规划法、最优准则法和仿生学方法。
2.1 数学规划法
1960年，Sehmit首先给出了用数学规划方法求解多种载荷情况下弹性结构设计的数学表达，开始了现代结构优化的新时代。将优化问题抽象成数学规划形式来求解，即把问题归结为在设计空间中，由等式约束超曲面和不等式约束半空间所构成的可行域内，寻求位于最小目标等值面上的可行点，它便是问题的最优解点。数学规划法有严格的理论基础，在一定条件下能收敛到最优解，但它要求问题能显式表示，大多数还要求设计变量是连续变量、目标与约束函数连续且性态良好(当然动态规划法能适用于离散变量问题)。对于大型的结构优化问题，收敛性并不好且迭代次数过多，使结构重分析的工作量过大，从而效率不高。近似概念的提出大大改进了规划方法的计算效率，达到了结构分析次数与准则法同等的程度，但却保持了更好的通用性和更严密的数学基础。
对于线性问题，单纯形法已非常成熟，能保证获得全局最优解。近年来又有椭球算法与卡玛卡算法，它们比单纯形法有更高的效率，但这是当变量数目十分巨大时才比较明显。对于非线性问题，虽然方法很多，但还没有一种通用的成熟方法。目前的方法大致有如下几种：一种是序列无约束极小化技术，如罚函数法、乘子法等；另一种是线性近似技术，如序列线性规划法、序列二次规划法、割平面法等；第三种是探讨在约束边界处搜索的可行方向法，如可行方向法、梯度投影法、广义简约梯度法等，最后一种是只利用函数值不使用导数信息的直接法，如复形法、可变容差法、随机试验法等。
2.2 最优准则法
直接采用数学规划理论需要很多次调用函数计算，并且随设计变量的增加而迅速增加，因而对于实际结构的设计效率太低，经济性很差，使方法难于推广到工程结构设计，在这种背景下，出现了所谓的优化准则法。最优准则法是最先发展的一种结构优化设计方法，50年代末开始用于工程结构设计，60年代得到发展。70年代，人们把数学中最优解应满足的Kuhn
—Tucker条件作为最优结构满足的准则，使通用性得到提高，理论性得到加强。最近，Venkayva把优化准则法推广到更加一般的系统优化并提出所谓复合射线调整以确保解的可行性。优化准则法虽然有较高的计算效率，然而在建立迭代公式的过程中经常需要引入一些假设，这些假设往往与所研究问题的特点，如约束种类等有关，因此方法的通用性受到限制。更重要的是，准则法的递推公式缺乏数学基础，没有收敛性证明，也许是引起迭代过程振荡或不收敛的原因。最优准则法的最大优点是收敛快，要求重分析次数一般与变量的数目没有多大关系，而且它的原理简单、直观、易为工程设计人员接受与掌握，所以用得较多的优化算法也是准则法。
2.3 仿生学法
目前模拟自然界进化的算法有模仿自然界过程算法与模仿自然界结构算法，主要有：①进化算法(EA)；②模拟退火(SA)；③神经元网络算法(ANN)。
2.4 其它优化算法
除了以上介绍的几种方法之外，还有1986年Glover提出的禁忌搜索算法，它是局部邻域搜索算法的推广，是人工智能在组合最优化算法中的一个成功应用。1995年Kennedv和E．berhart提出的一种演化计算技术一微粒群优化(Ps0)。PsO作为一种更高效的并行搜索算法，非常适于对复杂环境中的优化问题的求解，对其进行理论和应用研究具有重要的学术意义和工程价值。目前，PSO已经应用到如电力、化工、机器人、机械设计、通讯、经济学、图像处理、生物信息、医学、运筹学等领域。然而，尽管PS0获得了广泛研究，但相对其它进化算法而言其研究成果相当分散，缺乏系统性，尤其在理论方面还没有重大突破。人们根据免疫系统的识别多样性，创建了免疫算法。
除了上面出现的一些仿生学算法外，模糊优化理论和方法的研究起源于70年代Benman和zadeh提出的模糊决策的概念和模糊环境下的决策模型。之后许多学者相继研究了模糊线性规划模型，模糊多目标规划模型，模糊整数规划模型，模糊动态规划模型，可能性线性规划模型和模糊非线性规划模型，并提出了求解这些模型的方法。同时，模糊排序，模糊集运算，灵敏度分析和对偶理论以及模糊优化在生产实际中的应用也成为模糊优化理论和方法的重要研究内容。
3 结论和展望
（1） 结构优化设计中的尺寸优化业已相对完善,形状优化逐渐走向成熟,而拓扑优化尚处于理论探索阶段。拓扑优化这一新的研究课题因此引起了各国学者极大的兴趣，呈现出加速发展的态势。
（2) 数学模型在优化中至关重要，而工程实际中需要考虑的细节很多，优化问题本身又涉及复杂的结构分析和数值方法，所以，优化初始不必包罗万象，重要的是抓住主要矛盾建立合理而实用的数学模型。
（3) 任何优化问题总是可以抽象为线性或非线性、连续或非连续设计变量的数学规划问题，所以，优化算法的选择也非常重要。需要针对具体优化问题的特点，建立有效的求解策略和优化算法，甚至需要对一些现有的算法进行改进、重组或推出新的行之有效的优化算法。
（4) 以结构动态响应为约束的动力优化设计具有十分现实的工程背景，它将成为今后广为关注的一个前沿性课题。
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