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Advanced energy‐based analyses of trusses employing hybrid metaheuristics

机译：运用混合元启发法对桁架进行基于能量的高级分析

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Total potential optimization using metaheuristic algorithm (TPO/MA) is an alternative method in structural analyses, and it is a black-box application for nonlinear analyses. In the study, an advanced TPO/MA using hybridization of several metaheuristic algorithms is investigated to solve large-scale structural analyses problems. The new generation algorithms considered in the study are flower pollination algorithm (FPA), teaching learning-based optimization, and Jaya algorithm (JA). Also, the proposed methods are compared with methodologies using classic and previously used algorithms such as differential evaluation, particle swarm optimization, and harmony search. Numerical investigations were carried out for structures with four to 150 degrees of freedoms (design variables). It has been seen that in several runs, JA gets trapped into local solutions. For that reason, four different hybrid algorithms using fundamentals of JA and phases of other algorithms, namely, JA using Levy flights, JA using Levy flights and linear distribution, JA with consequent student phase, and JA with probabilistic student phase (JA1SP), are developed. It is observed that among the variants tried, JA1SP is seen to be more effective on approaching to the global optimum without getting trapped in a local solution.
机译：使用元启发式算法（TPO / MA）进行总电位优化是结构分析中的一种替代方法，它是非线性分析的黑盒应用。在研究中，研究了一种使用几种元启发式算法混合的高级TPO / MA，以解决大规模结构分析问题。研究中考虑的新一代算法是花授粉算法（FPA），基于教学的优化学习和Jaya算法（JA）。此外，将所提出的方法与使用经典和先前使用的算法（例如差分评估，粒子群优化和和声搜索）的方法进行比较。对具有4至150个自由度（设计变量）的结构进行了数值研究。已经看到，在几次运行中，JA被困在本地解决方案中。因此，使用JA的基础和其他算法的阶段的四种不同的混合算法，即使用Levy航班的JA，使用Levy航班和线性分布的JA，具有随后的学生阶段的JA和具有概率学生阶段（JA1SP）的JA发达。可以看出，在尝试的变体中，JA1SP被认为更有效地达到了全局最优，而不会陷入局部解决方案中。

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