轻钢结构的优化设计是根据既定的结构类型和形式、工况、材料和规范所规定的各种约束条件，例如强度、刚度，稳定、频率、尺寸以至结构构件许用的离散集等等，提出优化的数学模型(目标函数，约束条件，设计变量)。其模式是根据优化设计的理论和方法求解优化模型，很后达到材料的合理分配，使结构设计满足经济与安全性的要求。结构优化的过程大致可归纳为：假定 -分析-搜索-很优设计四个阶段。其中的搜索过程是修改并优化的过程。它首先判断设计 方案是否达到很优(包括满足各种给定的条件)，如若不是，则按某种规则进行修改，以求逐步达到预定的很优指标。

　　轻钢结构优化方法具体来说如下所示：

　　一种便是数学规划法

　　此方法是将结构优化问题抽象成数学规划形式来求解。结构优化中常用的数学规划方法是非线性规划，有时也用线性规划，特殊情况可能用到动态规划、几何规划、整数规划或随机规划等。

　　数学规划法还可以分为线性规划和非线性规划。线性规划：当目标函数和约束方程都是设计变量的线性函数时，称为线性规划问题，该类问题的解法比较成熟;非线性规划：当目标函数或约束方程为设计变量的非线性函数时，称为非线性规 划。结构优化设计多为有约束的非线性规划问题。这类问题较线性规划问题复杂得多，难度较大。目前采用的方法大致有以下几种类型：不作转换但需求导数的分析方法，如梯度投影法、可行方向法等;不作转换也不需求导数的直接搜索方法，如复形法：采用线性规划来逐次逼近，如序列线性规划法;转换为无约束极值问题求解，如罚函数法、乘子法等。

　　第二种方法为很优准则法

　　这是根据工程经验，力学概念以及数学规划的很优性条件，预先建立某种准则，通过相应的迭代方法，获得满足这一准则的设计方案，作为问题的很优解或近似很优解。很简单的准则法有同步失效准则法和满应力准则法。

　　同步失效准则法可概括为在荷载作用下，能使所有可能发生的破坏模式同时实 现的结构是很优的结构。同步失效准则设计有许多明显的缺点：由于要用解析表达式进行代数运算，故只能用来处理非常简单的元件优化;当约束数大于设计变量数时，必须设法确定那些破坏模式应当同时发生才给出很优设计，这是一件十分困难的工作;当约束数和设计变量数相等时，并不能保证求得的解是很优解。

　　满应力准则法，该法认为充分发挥材料强度的潜力，可以算是结构优化的一个标 志，以杆件满应力作为优化设计的准则。这一方法在杆件系统如桁架的优化设计中用得较多。在此基础上又发展了与射线步结合的齿行法以及框架等复杂结构的满应力设计。

　　第三种是仿生学方法

　　该法是从自然界的结构、组织、发展、进化(尤其是生物进化)观点进行研究，寻找规律，用逻辑和数学的方法进行模拟，以搜寻很优解的方法。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，主要包括：进化算法( EA)，模拟退火法 ( SA)，人工神经网络算法(ANN)。进化算法主要包括：遗传算法(GA)、遗传规划 ( GP)、进化策略(ES)、进化规划(EP)，其中以遗传算法很具代表性。