Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ sáu, 10/04/2026
Structural Optimization Using Shuffled Shepherd Meta- Heuristic Algorithm. Extensions and Applications
Cập nhật vào: Chủ nhật - 27/10/2024 20:56
Nhan đề chính: Structural Optimization Using Shuffled Shepherd Meta- Heuristic Algorithm. Extensions and Applications
Nhan đề dịch: Tối ưu hóa cấu trúc sử dụng thuật toán siêu heuristic Shuffled Shepherd. Phần mở rộng và ứng dụng
Tác giả: Ali Kaveh
Nhà xuất bản: Springer
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 281 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-25573-1
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này trình bày cái gọi là thuật toán tối ưu hóa Shuffled Shepherd (SSOA), một thuật toán siêu heuristic do các tác giả phát triển gần đây. Luôn có những hạn chế về tài nguyên được sử dụng trong quá trình xây dựng. Một số tài nguyên được sử dụng trong các tòa nhà cũng gây hại cho môi trường. Ví dụ, xi măng được sử dụng để làm bê tông thải ra carbon dioxide, góp phần gây ra hiện tượng nóng lên toàn cầu. Do đó, các kỹ sư nên sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả và tránh lãng phí. Trong các phương pháp thiết kế tối ưu truyền thống, số lần thử và sai mà nhà thiết kế sử dụng bị hạn chế, do đó không có gì đảm bảo rằng có thể tìm ra thiết kế tối ưu cho các công trình. Do đó, phương pháp thiết kế nên được thay đổi và các thuật toán tính toán nên được sử dụng trong các vấn đề thiết kế tối ưu. Phương pháp dựa trên gradient và thuật toán siêu heuristic là hai loại phương pháp khác nhau được sử dụng để tìm ra giải pháp tối ưu. Các phương pháp dựa trên gradient yêu cầu thông tin gradient. Ngoài ra, chúng có thể dễ dàng bị mắc kẹt trong tối ưu cục bộ trong các bài toán phi tuyến tính và phức tạp. Do đó, để khắc phục những vấn đề này, các thuật toán siêu heuristic được phát triển. Các thuật toán này đơn giản và có thể thoát khỏi tối ưu cục bộ bằng các phương tiện dễ dàng. Tuy nhiên, một siêu thuật toán đơn lẻ không thể tìm ra kết quả tối ưu trong mọi loại bài toán tối ưu hóa. Do đó, các kỹ sư xây dựng phát triển các siêu thuật toán khác nhau cho các bài toán tối ưu hóa của họ. Các ứng dụng khác nhau của SSOA được cung cấp. Các phiên bản đơn giản hóa và nâng cao của SSOA cũng được phát triển và áp dụng hiệu quả cho nhiều bài toán tối ưu hóa khác nhau trong các kết cấu. Một tính năng đặc biệt khác của cuốn sách này bao gồm việc sử dụng phương pháp lực lý thuyết đồ thị làm công cụ phân tích, thay cho phương pháp dịch chuyển truyền thống. Điều này đã giảm đáng kể thời gian tính toán, đặc biệt là đối với các kết cấu có DSI nhỏ hơn so với DKI. Khung mới cũng được phát triển để thiết kế dựa trên độ tin cậy của các kết cấu khung. Các thuật toán được nêu rõ ràng sao cho chúng có thể được triển khai và sử dụng một cách đơn giản trong thực tế và nghiên cứu.
Từ khóa: Thuật toán tối ưu hóa Shuffled Shepherd. Meta-heuristic.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau
Giới thiệu
Phương pháp tối ưu hóa Shuffled Shepherd: Một thuật toán siêu heuristic mới
Phương pháp tối ưu hóa Shuffled Shepherd được đơn giản hóa để giảm sự phụ thuộc của tham số
Một thuật toán tối ưu hóa Shuffled Shepherd được cải tiến và ứng dụng vào các cấu trúc không gian
Một chiến lược mới được thêm vào SSAO để phát hiện hư hỏng kết cấu
Thiết kế tối ưu khung mái cong theo SSOA và so sánh với TLBO, ECBO và WSA
Thiết kế tối ưu dầm Castellated sử dụng SSOA và bốn thuật toán Meta-Heuristic khác
Một PSO cải tiến sử dụng SRM của ESSOA để thiết kế tối ưu các kết cấu khung thông qua phương pháp Force
Một ESSOA hiệu quả cho tối ưu hóa thiết kế dựa trên độ tin cậy sử dụng khuôn khổ mới
Tối ưu hóa thiết kế dựa trên độ tin cậy của các kết cấu khung sử dụng ESSOA và ERao
