Metodología basada en algoritmos genéticos y programación en paralelo para el diseño óptimo de armaduras de acero
Fecha
2014Autor(es)
Ramírez Echeverri, SebastiánDirector(es)
Villalba Morales, Jesús DanielPublicador
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad
Facultad de Ingeniería
Programa
Maestría en Ingeniería Civil
Título obtenido
Magíster en Ingeniería Civil
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
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Citación
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Resumen
La optimización de estructuras mediante la implementación de metodologías metaheurísticas ha sido una temática ampliamente estudiada en las últimas décadas. Los problemas de diseño estructural requieren del análisis de un gran número de variables complejas y por ende demandan un amplio uso de recursos computacionales. Este trabajo propone un algoritmo genético multi-cromosoma paralelo para resolver el problema de optimización de armaduras de acero 3-D, desarrollado en la plataforma JAVA®, el cual utilizó un cromosoma binario para determinar el mejor conjunto de perfiles y un cromosoma real para auto-adaptar los parámetros genéticos durante la optimización. Para el diseño de las armaduras se empleó un programa de elementos finitos desarrollado en MatLab®. El desempeño del algoritmo serial propuesto es evaluado mediante tres armaduras reportadas en la literatura (25, 72 y 112 miembros) y el uso de tres medidas de desempeño: costo final, desviación estándar entre ejecuciones y número de evaluaciones de la función objetivo. Con el fin de mejorar la eficiencia computacional, el algoritmo genético es paralelizado empleando el modelo de islas e hilos y evaluado mediante una armadura de 200 elementos y una de 354 elementos. Se obtiene que con la metodología propuesta los pesos finales son más bajos y con un uso significativamente menor de recursos computacionales en relación a otros algoritmos de optimización, debido a que los parámetros genéticos no son constantes y se evalúan distintas soluciones simultáneamente, pero con intercambios periódicos de individuos, garantizando la diversidad del espacio de búsqueda durante el proceso evolutivo.
Abstract
The optimization of structures by implementing metaheuristic methodologies has been a topic widely studied in recent decades. Structural design problems require the analysis of a large number of complex variables that require extensive use of computational resources. This study presents a parallel multi- chromosome genetic algorithm to solve the optimization of 3-D trusses problem, developed in JAVA®, which used a binary chromosome to determine the best set of profiles and a real chromosome to self-adapt the genetic parameters during optimization. For the truss design a finite element program, developed in MatLab®, was used. The performance of the proposed serial algorithm is evaluated using three trusses reported in the literature (25, 72 and 112 members) and by three performance measures: final cost, standard deviation between runs and number of evaluations of the objective function. To improve computational efficiency, the genetic algorithm is parallelized using the island model and threads, and evaluated by the design of a 200-member truss and a 354-member truss. The results have shown that the proposed methodology outperformed other algorithms proposed in the literature, both in terms of final weight and computational cost, because the genetic parameters are not constant and different solutions are evaluated simultaneously, but with regular exchanges of individuals, ensuring the diversity of the search space during the evolutionary process.
Keywords
OptimizationGenetic algorithms
Elitism
Parallel computing
Threads. truss structures
Multi-chromosome
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