Resumen

En este trabajo se propone la hibridación del algoritmo evolutivo de Pareto fuerte (SPEA2) y algunos modelos sustitutivos de uso común. Los modelos sustitutivos se introducen en un proceso de optimización evolutiva para mejorar el rendimiento del optimizador a la hora de resolver problemas de diseño con una costosa evaluación de funciones. Se emplean varios modelos sustitutos, entre los que se incluyen la función cuadrática, la función de base radial, la red neuronal y los modelos Kriging, en combinación con SPEA2 utilizando códigos reales. Las diversas estrategias híbridas de optimización se aplican a ocho problemas simultáneos de diseño de la forma y el tamaño de las estructuras, teniendo en cuenta el peso estructural, el pandeo lateral, la frecuencia natural y la tensión. El análisis estructural se lleva a cabo mediante un procedimiento de elementos finitos. Se comparan y discuten los resultados óptimos obtenidos. La evaluación del rendimiento se basa en el indicador de hipervolumen. Se investiga el rendimiento de los modelos sustitutivos para estimar las restricciones de diseño. Se ha comprobado que, utilizando un modelo sustitutivo de función cuadrática, el rendimiento de búsqueda del optimizador mejora considerablemente.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:modelos sustitutivos, rendimiento, problemas de diseño, función cuadrática, diversas estrategias de optimización híbrida, varios modelos sustitutivos, proceso de optimización evolutiva, evaluación de funciones costosas, procedimiento de elementos finitos, función de base radial
• Keywords:surrogate models, performance, design problems, quadratic function, various hybrid optimisation strategies, several surrogate models, evolutionary optimisation process, expensive function evaluation, finite element procedure, radial basis function