Optymalizacja kratownicy z zastosowaniem algorytmu genetycznego

Abstract

Zaproponowano algorytm genetyczny do rozwiązania problemu minimalizacji masy płaskiej kratownicy, biorąc pod uwagę zmienność pola przekroju. Minimalna masa konstrukcji stalowej to też niska emisja CO2. Konstrukcja jest zoptymalizowana za pomocą wydajnego algorytmu zwanego Teaching Learning Based Optimization (TLBO). Proces TLBO jest podzielony na dwie części: pierwsza składa się z „fazy nauczyciela”, a druga składa się z „fazy ucznia”. Obliczenia wykonywane są z pomocą programu metody elementów skończonych zakodowanym w MATLAB-ie.

Keywords

• algorytm genetyczny
• optymalizacja przekroju
• zmienne dyskretne
• minimum masy
• emisja CO2