Resumen

Dado que los métodos de optimización basados en algoritmos genéticos son costosos desde el punto de vista computacional para su uso práctico en el campo de la optimización estructural, se propone un algoritmo genético híbrido basado en una técnica de redimensionamiento para el diseño de la deriva de edificios de estructura de acero de varios pisos con el fin de aumentar la velocidad de convergencia de los algoritmos genéticos. Para reducir el número de análisis estructurales necesarios para la convergencia, se combina un algoritmo genético con una técnica de redimensionamiento que es una técnica óptima eficiente para controlar la deriva de los edificios sin el análisis estructural repetitivo. El algoritmo genético híbrido basado en la técnica de redimensionamiento propuesto en este artículo se aplica al diseño del peso mínimo de tres edificios con estructura de acero. Para evaluar el rendimiento del algoritmo, se comparan los pesos óptimos, los tiempos de cálculo y los números de generación del algoritmo propuesto con los de un algoritmo genético. Basándose en las comparaciones, se concluye que el algoritmo genético híbrido muestra claras mejoras en las propiedades de convergencia.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo genético híbrido, algoritmo genético, técnica, edificios de estructura de acero de varios pisos, técnica óptima eficiente, diseño de peso mínimo, análisis estructural repetitivo, edificios de estructura de acero, algoritmo, claras mejoras
• Keywords:hybrid genetic algorithm, genetic algorithm, technique, multistory steel frame buildings, efficient optimal technique, minimum weight design, repetitive structural analysis, steel frame buildings, algorithm, clear improvements