VGTU talpykla > Fundamentinių mokslų fakultetas / Faculty of Fundamental Sciences > Moksliniai straipsniai / Research articles >

Lietuvių   English
Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.vgtu.lt/handle/1/173

Title: Global Optimization of Grillages Using Simulated Annealing and High Performance Computing
Other Titles: Globalus rostverkų optimizavimas taikant atkaitinimo modeliavimo metodą ir remiantis didelio našumo skaičiavimais
Authors: Šešok, Dmitrij
Mockus, Jonas
Belevičius, Rimantas
Kačeniauskas, Arnas
Keywords: Genetiniai algoritmai
Rostverkai
Atkaitinimo modeliavimas
Globalus optimizavimas
Baigtiniai elementai
Genetic algorithms
Grillages
Simulated Annealing
Global optimization
Finite elements
Issue Date: 2010
Publisher: Vilniaus Gedimino technikos universitetas
Citation: Šešok, D.; Mockus, J.; Belevičius, R.; Kačeniauskas, A. 2010. Global Optimization of Grillages Using Simulated Annealing and High Performance Computing, Journal of civil engineering and management 16(1): 95-101.
Abstract: The aim is to investigate ways of increasing the efficiency of grillage optimization. Following this general aim, two well-known optimization methods, namely the Genetic Algorithm (GA) and Simulated Annealing (SA), were compared using some standard medium size (10 and 15 piles) examples. The objective function was the maximal vertical reactive force at a support. Coordinates of piles were optimization variables. SA wins and was applied to real-life problem (55 piles) by parallel computations performed using a powerful cluster. New element is comparison of SA with GA and application of SA to a practical problem of grillage optimization.
Description: Lietuviška santrauka. Straipsnio tikslas – ištirti galimus rostverkinių pamatų optimizavimo būdus. Siekiant šio tikslo du gerai žinomi optimizavimo metodai – genetiniai algoritmai ir atkaitinimo modeliavimo algoritmas – buvo palyginti vidutinio dydžio (10 ir 15 polių) pavyzdžiams išspręsti. Tikslo funkcija imama didžiausia atraminė poliaus reakcija. Projektavimo kintamieji – polių koordinatės. Atkaitinimo modeliavimo metodas laimi, todėl jis buvo pritaikytas praktiniam uždaviniui (55 poliai) spręsti. Spręsti buvo naudojamas klasteris. Naujumas – genetinių algoritmų palyginimas su atkaitinimo modeliavimo metodu bei atkaitinimo modeliavimo metodo pritaikymas sprendžiant praktinį uždavinį.
URI: http://dspace1.vgtu.lt/handle/1/173
ISSN: 1392-3730
Appears in Collections:Moksliniai straipsniai / Research articles

Files in This Item:

File Description SizeFormat
95-101-jcem-2010-1-sesok.pdf281.95 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

Valid XHTML 1.0! DSpace Software Copyright © 2002-2010  Duraspace - Feedback