桁架结构是一种常见的结构类型,因其受力合理、计算简单、施工方便、适用性强,重量轻等优点而得到广泛的使用。大规模的复杂桁架结构,包含庞大数目的杆件,其优化问题的特点表现为设计变量多,搜索空间大,需要满足大量的约束条件,并且设计变量与约束条件及优化目标之间具有隐式的高度非线性关系。传统的基于梯度的优化方法已经不能有效地解决这类问题。启发式算法对优化问题无特殊要求,无需计算梯度,具有全局优化性能、鲁棒性强、通用性强、程序易实现等优点,目前在结构优化设计领域得到广泛应用。快速群搜索优化算法(Quick Group Search Optimizer, QGSO)是一种新近提出的启发式算法,本文首先将该算法应用到一个稍大规模的144杆扩展benchmark桁架结构优化问题,通过设计一系列独立重复试验的方法研究了QGSO算法中4个重要参数的取值,获得了QGSO算法适用于大规模桁架结构优化设计的参数值,并将采用了新的参数设置值的算法命名为改良的快速群搜索优化算法(Modified Quick Group Search Optimizer, MQGSO)。本文将MQGSO算法应用到十个大规模桁架结构优化设计问题中,包括五个连续变量的优化算例和五个离散变量的优化算例。计算结果表明,MQGSO算法适合求解这类优化问题,取得了比文献中应用其他各种启发式算法求得的更好的优化结果。针对MQGSO算法在个别优化问题中表现出不如QGSO算法的局部搜索能力,通过将细胞自动机的概念引入MQGSO算法,提出了细胞-快速群搜索优化算法(Cellular Automata-Modified Quick Group Search Optimizer, CA-MQGSO),进一步改善了MQGSO算法的局部搜索能力,并将其应用到693杆筒形穹顶桁架结构,取得了预期效果,进一步的研究将在后续工作中开展。