An Comparative Study of Metaheuristic Algorithms for the Optimum Design of Structures

Yeon-Sun RYU; Hyun-Man CHO

doi:10.13000/JFMSE.2017.29.2.544

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yeon-Sun RYU (Pukyong National University) Hyun-Man CHO (Pukyong National University)

저널정보: 한국수산해양교육학회 수산해양교육연구 수산해양교육연구 제29권 제2호 (통권 제86호)

발행연도: 2017.4

수록면: 544 - 551 (8page)

DOI: 10.13000/JFMSE.2017.29.2.544

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Metaheuristic algorithms are efficient techniques for a class of mathematical optimization problems without having to deeply adapt to the inherent nature of each problem. They are very useful for structural design optimization in which the cost of gradient computation can be very expensive. Among them, the characteristics of simulated annealing and genetic algorithms are briefly discussed. In Metropolis genetic algorithm, favorable features of Metropolis criterion in simulated annealing are incorporated in the reproduction operations of simple genetic algorithm. Numerical examples of structural design optimization are presented. The example structures are truss, breakwater and steel box girder bridge. From the theoretical evaluation and numerical experience, performance and applicability of metaheuristic algorithms for structural design optimization are discussed.

#Metaheuristic algorithm #Optimum design #Genetic algorithm #Simulated annealing

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Boussaid, I.·Lepagnot, J. & Siarry, P.(2013). A survey on optimization metaheuristics, Journal of Information Science, 237, 82~117. Carroll, D. L.(1998). FORTRAN Genetic algorithms driver, Dept. of Aeronautical and Astronautical Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign. Goldberg, D. E.(1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley MA. Holland, J. H.(1992). Adaptation in Natural and Artificial Systems. A Bradford book, The MIT press. Jin, G. G.(2000). Genetic Algorithms and Their Applications (in Korean), Kyowoo-sa.

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