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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.5
- 수록면
- 150 - 155 (6page)
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SGA (Single Genetic Algorithm) is a heuristic global optimization method based on the natural characteristies and uses a large number of populations and stochastic rules. Therefore, SGA needs many function evaluations and takes much time for convergence. In order to solve the demerits of SGA, μGA(Micro Genetic Algorithm) has recently been developed. In this study, μGA which has a small number of populations and fast convergence rate, was applied to structural optimization with discrete or integer variables such as a gear train and trusses. The optimized results of μGA were compared with those of SGA. Solutions of μGA for structural optimization were very similar or superior to those of SGA, and faster convergence rate was obtained. From the results of examples, it is verified that μGA is a suitable and very efficient optimization algorithm for structural design.
목차
Abstract
1.서론
2.마이크로 유전자 알고리즘(μGA)
3.유전자 알고리즘의 적용예
4.결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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