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Self-adaptation procedures in genetic algorithms applied to the optimal design of composite structures

Título
Self-adaptation procedures in genetic algorithms applied to the optimal design of composite structures
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2009
Revista
Vol. 5
Páginas: 289-302
ISSN: 1569-1713
Editora: Springer Nature
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia mecânica
Outras Informações
ID Authenticus: P-007-QNB
Abstract (EN): It is recognized that the efficiency of Genetic Algorithms improves if some adaptive rules are included. In this work, adaptive properties in Genetic Algorithms applied to structural optimization are studied. The adaptive rules work by using additional information related to the behavior of state and design variables of the structural problem. At each generation, the self-adaptation of the genetic parameters to evolutionary conditions attempts to improve the efficiency of the genetic search. The introduction of adaptive rules occurs at three levels: (i) when defining the search domain in each generation; (ii) considering a crossover operator based on commonality and local improvements; and (iii) by controlling mutation, including behavioral data. Self-adaptation has proved to be highly beneficial in automatically and dynamically adjusting evolutionary parameters. Numerical examples showing these benefits are presented. © 2009 Springer Science+Business Media, B.V.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
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