توضیحات
خلاصه
بهينه سازي گروه ذرات يك تكنیک بهينه سازي مبتني بر جمعیت مي باشد كه بر اساس قوانین احتمال كار مي كند. در ايـن روش هر يـك از ذرات (كه نماينده يك راه حل ممكن مساله مي باشند ) سعي مي كنند به سمتي حركت كنند كه بهترین تجربه فـرد وي گروهـي در آن روي داده اسـت. از مزایای این روش مي توان به تعداد كم پارامترهاي تنظيمي ,سادگی و به دور بودن از پیچیدگي هاي محاسباتي اشـاره كـرد. الگـوريتم اصـلي PSO داراي معایبی همچون همگرايي به مینیمم هاي محلي و عدم تعادل بین فاز جستجوي كلی و محلي مـي باشـد بـراي حـل ايـن مشـكل در سـال 1998 ( Eberhart& Shi) الگوريتمي با عنـوان الگـوريتم اجتمـاع ذرات اصـلاح شـده معرفـي كردنـد. درسـال 2000نيـز (Clerc and Kennedy) الگوريتم اجتماع ذرات با ضریب انقباض را ارائه دادند. این 2الگوريتم 2گونه اصلي الگوريتم PSOمـيباشـند كـه خصوصـيات رفتـاري آنهـا بـه مراتب بهتر از الگوريتم اصل مي ي باشد. در این مقاله به بررسي خصوصيات این الگوريتم ها و پیاده ساز این 2الگوريتم بر مساله بهينه سـازي سـازه هاي خرپايي كه شامل بهينه هاي محلي فراوان مي باشند پرداخته شده است. نتایج 2الگوريتم بـا يكـديگر و الگـوريتم هـاي ديگـر موجـود همچـون الگوريتم ژنتيك و الگوريتم اجتماع مورچه ها مقايسه شده است. نتايج حاصله نشان ميدهد كه 2الگوريتم مورد نظر نتايجي بهتر از ديگر الگـوريتم ها و نزديك به هم دارند اين درحاليستكه الگوريتم اجتماع ذرات با ضريب انقبـاض سـرعت همگرايـي بيشـتري نسـبت بـه الگـوريتم اجتمـاع ذرات اصلاح شده دارد.
مقدمه
امروزه استفاده از سازه هاي خرپايي به دليل ويژگي هاي منحصر به فرد آنها شامل مشاركت اغلب اعضاي سازه در توزيع وتقسيم بار، پوشاندن دهنه هـاي بزرگ، سبك و اقتصادي بودن، سرعت اجرا و ويژگي هاي خاص ديگر اين سازه ها مورد توجه زياد طراحان و مهندسين بوده اسـت. زيـاد بـودن تعـداد اعضاي اين سازه ها و توليد انبوه آنها در كاربردهاي متفاوت از جمله دكل هاي انتقال نيرو و پل هاي عابر پياده لزوم بهينه سازي اين سازه هـا را بـه منظـور صرفه جويي در منابع و هزينه ها توجيه پذير مينمايد. در سالهاي اخير علم بهينه سازي سازه ها شاهد به عرصه آمدن تكنيك هاي جديد طراحي بهينه بوده است. اين تكنيك هاي تصـادفي از ايـده هاي برگرفته از طبيعت استفاده ميكنند وكاستي هاي مربوط به روش هاي برنامه ريزي رياضي اعم از نياز به مشـتقات توابـع هـدف وقيـود، پيوسـتگي تـابع هدف و نياز به محاسبات سنگين رياضياتي را نداشته و قابليت وتوانايي يافتن بهينه كلي را فقط با استفاده از مقدار تابع هدف دارنـد. يكـي از جديـدترين اين روش ها الگوريتم اجتما بع ذرات ميباشد.
ABSTRACT
Particle group optimization is a population-based optimization technique that works based on probability rules. In this way, each particle (representing a possible solution to the problem) tries to move towards the best of its group experience. The advantages of this method include a small number of regulatory parameters, simplicity and a lack of computational complexity. The main PSO algorithm has disadvantages such as convergence to local minima and imbalance between the overall and local search phases. In order to solve this problem in 1998, Eberhart & Shi introduced an algorithm called the Modified Particle Clustering Algorithm. In 2000, Clerc and Kennedy provided a particle aggregation algorithm with a coefficient of contraction. These two algorithms are two main types of PSO algorithms whose behavioral characteristics are far better than the original algorithm. In this paper, we examine the characteristics of these algorithms and implement these two algorithms on the problem of optimization of truss structures, which includes many local optimizations. The results of 2 algorithms are compared with each other and other algorithms such as genetic algorithm and ants community algorithm are compared. The results show that the two algorithms have better results than other algorithms, and that the particle aggregation algorithm with convergence coefficient has more convergence speed than the modified particle algorithm.
INTRODUCTION
Today, the use of truss structures due to their unique features, including the participation of most members of the structure in distribution and load distribution, covering large grooves, lightness and economics, speed of execution and other specific features of these structures, are of great interest to designers and engineers Has been. The high number of members of these structures and their mass production in different applications, including power transmission towers and pedestrian bridges, are necessary to optimize these structures in order to save on resources and costs. In recent years, the science of optimization of structures has seen the emergence of new techniques for optimal design. These random techniques use the ideas derived from nature, and the kits for mathematical programming methods, such as the need for derivatives of the objective and periodic functions, do not have the objective function continuity, and require heavy mathematical calculations, and the capability and capability of finding the optimal total only with Use the value of the objective function. One of the most recent of these methods is the social particle algorithm.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Ali Hadidi , Chia Farahmandpour
File Information: English Language/ 8 Page / size: 211 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1390
ناشر : ششمین کنـگره ملی مهنـدسی عمـران
کاری از : علي حديدي، چيا فرهمندپور
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 8 صفحه / حجم : KB 211
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.