Görüntüleme
19
Tasarım optimizasyonu önemli bir mühendislik tasarım etkinliğidir. Genel olarak, tasarım optimizasyonu belirli kısıtlar altında amaç fonksiyonunu optimize edecek şekilde tasarım değişkenleri için gerekli değerleri belirler. Parçacık sürü optimizasyonu algoritması, yerel arama ve küresel arama arasında dengesizlik yaşar. Toplantı Odası yaklaşımı, Parçacık Sürü Optimizasyon algoritmasını iyileştirmek için çok sürülü bir model olarak öne sürülmüştür. Ancak, Çoklu-sürü Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritması iyi bir pozisyondan başlamayabilir. Bu sebeple algoritma yavaş bir yakınsamaya sahip olabilir. Kaotik lojistik haritası ile oluşturulan bir pozisyon kullanılarak bu sorun aşılabilmektedir. Bir mühendislik problemi olan Kaynaklı Kiriş Tasarımı temel olarak, yükleme yükü, kayma gerilmesi, eğilme gerilmesi ve son sapma üzerindeki kısıtlamalara bağlı olarak kiriş maliyetinin en aza indirilmesini amaçlar. Bu çalışmada amaç, bu problemin çözümünde Kaotik çoklu-sürü parçacık sürü optimizasyonu algoritmasının performansını değerlendirmektir. Bu çerçevede, farklı sürü boyutları ve yineleme sayıları ile deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, Kaotik Çoklu-sürü Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritması diğer iyi bilinen algoritmalara kıyasla iyi bir çözüm sunmuştur.
Design optimization is an important engineering design activity. In general, design optimization determines the necessary values for the design variables so as to optimize the objective function under certain constraints. Particle swarm optimization algorithm experiences unbalanced between local search and global search. Meeting room approach was introduced as a multi-swarm model to improve the Particle Swarm Optimization algorithm. However, Multiple Swarm Particle Swarm Optimization algorithm may not start with a good position. Therefore, the algorithm may have a slow convergence. This problem can be overcome by using a position created with a chaotic logistics map. Welded Beam Design, which is an engineering problem, mainly aims to minimize the beam cost due to constraints on loading load, shear stress, bending stress and final deflection. The aim of this study is to evaluate the performance of the Chaotic Multiple-swarm Particle Swarm Optimization algorithm in solving this problem. In this context, experimental studies were carried out with different swarm sizes and iteration numbers. According to the results obtained, the Chaotic Multi-swarm Particle Swarm Optimization algorithm offers a good solution compared to other well-known algorithms.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
