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Computational optimization strategies for the simulation of random media and components

机译：用于模拟随机介质和组件的计算优化策略

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In this paper efficient computational strategies are presented to speed-up the analysis of random media and components. In particular, a Hybrid Stochastic Optimization (HSO) tool, based on the synergy between various algorithms, i.e. Genetic Algorithms, Simulated Annealing as well as Tabu-list is suggested to reconstruct a set of microstructures starting from probabilistic descriptors. The subsequent analysis (e.g. Finite Element analysis) can be performed to obtain the desired macroscopic quantity of interest and, providing a link between the micro- and the macro-scale. Different computational speed-up strategies are also presented.
机译：本文提出了有效的计算策略，以加快对随机介质和组件的分析。尤其是，建议基于各种算法（即遗传算法，模拟退火以及禁忌列表）之间的协同作用的混合随机优化（HSO）工具，从概率描述符开始重建一组微观结构。可执行后续分析（例如，有限元分析）以获得所需的宏观关注量，并提供微观与宏观之间的联系。还提出了不同的计算加速策略。

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