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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.9
- 수록면
- 1,512 - 1,518 (7page)
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Rescaled Simulated Annealing (RSA) has been adapted to solve combinatorial optimization problems in which the available computational resources are limited. Simulated Annealing (SA) is one of the most popular combinatorial optimization algorithms because of its convenience of use and because of the good asymptotic results of convergence to optimal solutions. However, SA is too slow to converge in many problems. RSA was introduced by extending the Metropolis procedure in SA. The extension rescales the state's energy candidate for a transition before applying the Metropolis criterion. The rescaling process accelerates convergence to the optimal solutions by reducing transitions from high energy local minima. In this paper, structural optimization examples using RSA are provided. Truss structures of which design variables are discrete or continuous are optimized with stress and displacement constraints. The optimization results by RSA are compared with the results from classical SA. The comparison shows that the numbers of optimization iterations can be effectively reduced using RSA.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Rescaled Simulated Annealing
3. Optimization of Truss Structure by RSA
4. Conclusions
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References
참고문헌 (11)
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[학술지(정기간행물)] - / 1991 / Optimal Steel Frame Design by Simulated Annealing Journal of Structural Engineering 117 : 1780 ~ 1795
[학술지(정기간행물)] - / 1995 / Single and Multi Objective Structural Optimization in Discrete-Continuous Variables using Simulated Annealing 38 : 2753 ~ 2773
[학술지(정기간행물)] - / 1985 / Thermodynamical Approach to the Traveling Salesman Problem Journal of Optimization Theory and Applications 45 (1) : 41 ~ 51
[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Topology Optimization for Maximum Natural Frequency using Simulated Annealing and Morphological Representation
[학술지(정기간행물)] - / 1983 / Optimization by Simulated Annealing : 671 ~ 220 680
[학술지(정기간행물)] - / 1995 / Single and Multi Objective Structural Optimization in Discrete-Continuous Variables using Simulated Annealing 38 : 2753 ~ 2773
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