Optimización estructural por medio del algoritmo genético Conceptos teóricos y aplicaciones a funciones matemáticas simples (Primera parte)
Date
Authors
Asesores
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid
Date
2006-10-01
Abstract
Description
The genetic algorithms have their base in the theory of survival of Darwin’s species. These algorithms have been used satisfactorily in genetic and recently in a variety of problems of optimization in the field of the structural engineering. Stochastic processes generate an initial population of individuals, then the principles of natural selection of the most capable are applied to improve the designs, with base in given restrictions. One keeps in mind the analysis interfaces and design, and the basics operations of selection, crossing, mutation and parameters of having climbed.
Los algoritmos genéticos tienen su base en la teoría de supervivencia de las especies de Darwin. Estos algoritmos han sido usados satisfactoriamente en genética y recientemente en una variedad de problemas de optimización en el campo de la ingeniería estructural. Procesos estocásticos generan una población inicial de individuos, entonces se aplican los principios de selección natural del más apto para mejorar los diseños, con base en restricciones dadas. Se tiene en cuenta las interfaces de análisis y diseño, y las operaciones básicas de selección, cruzamiento, mutación y parámetros de escalado.
Los algoritmos genéticos tienen su base en la teoría de supervivencia de las especies de Darwin. Estos algoritmos han sido usados satisfactoriamente en genética y recientemente en una variedad de problemas de optimización en el campo de la ingeniería estructural. Procesos estocásticos generan una población inicial de individuos, entonces se aplican los principios de selección natural del más apto para mejorar los diseños, con base en restricciones dadas. Se tiene en cuenta las interfaces de análisis y diseño, y las operaciones básicas de selección, cruzamiento, mutación y parámetros de escalado.
Titulo del recurso fuente
Keywords
Crossing, climbed, genetic mutation, optimization, selection, Cruzamiento, escalado, genético, mutación, optimización, selección