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Self-adaptation in genetic algorithms applied to structural optimization

Título
Self-adaptation in genetic algorithms applied to structural optimization
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2008
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 1-9
EngOpt 2008 - International Conference on Engineering Optimization
Rio de Janeiro, Brazil, June 1-5, 2008
Classificação Científica
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia
Outras Informações
ID Authenticus: P-011-4JC
Abstract (EN): It is recognized that Genetic Algorithms efficiency improves clearly if some adaptive rules are included. In the present work, adaptive properties in Genetic Algorithms applied to structural optimization are studied. Here, adaptive rules perform using additional information related with the behavior of state and design variables of the structural problem. At each generation the selfadaptation of genetic parameters to evolutionary conditions aims to improve the efficiency of genetic search. The introduction of adaptive rules occurs at three levels: (i) when defining the search domain at 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.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Notas: CD
Nº de páginas: 9
Documentos
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