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【2h】

A New Genetic Algorithm Methodology for Design Optimization of Truss Structures: Bipopulation-Based Genetic Algorithm with Enhanced Interval Search

机译：一种新的桁架结构优化遗传算法方法：基于Bipulation的遗传算法，增强间隔搜索

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摘要

A new genetic algorithm (GA) methodology, Bipopulation-Based Genetic Algorithm with Enhanced Interval Search (BGAwEIS), is introduced and used to optimize the design of truss structures with various complexities. The results of BGAwEIS are compared with those obtained by the sequential genetic algorithm (SGA) utilizing a single population, a multipopulation-based genetic algorithm (MPGA) proposed for this study and other existing approaches presented in literature. This study has two goals: outlining BGAwEIS's fundamentals and evaluating the performances of BGAwEIS and MPGA. Consequently, it is demonstrated that MPGA shows a better performance than SGA taking advantage of multiple populations, but BGAwEIS explores promising solution regions more efficiently than MPGA by exploiting the feasible solutions. The performance of BGAwEIS is confirmed by better quality degree of its optimal designations compared to algorithms proposed here and described in literature.
机译：引入了一种新的遗传算法（GA）方法，具有增强间隔搜索（BGaweis）的基于Bipulation的遗传算法，并用于优化各种复杂性的桁架结构的设计。将BGaWeis的结果与利用单一群体的顺序遗传算法（SGA）获得的结果进行比较，该研究提出了一种用于本研究的多容化遗传算法（MPGA）和文献中提出的其他现有方法。这项研究有两个目标：概述BGaweis的基本面并评估BGaweis和MPGA的表演。因此，证明MPGA显示出比SGA优于利用多种群体的更好的性能，但是通过利用可行的解决方案，BGaweis探讨了比MPGA更有效地更有效的解决方案。与这里提出的算法相比，BGaweis的性能得到了更好的优质度，并在文献中描述的算法。

著录项

  • 作者

    Tugrul Talaslioglu;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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