Uzay Kafes Yapıların Ateş Böceği Algoritması Yöntemiyle Optimizasyonu
| Autor: | Değertekin, S. Özgür, Lamberti, Luciano, Ülker, Mehmet |
|---|---|
| Rok vydání: | 2015 |
| Popis: | Konferans Bildirisi -- Teorik ve Uygulamalı Mekanik Türk Milli Komitesi, 2015 Conference Paper -- Theoretical and Applied Mechanical Turkish National Committee, 2015 Hayvan ve böcek türlerinin sürü/koloni/grup davranışlarını taklit eden sezgisel optimizasyon yöntemleri son yıllarda farklı tasarım problemlerinin çözümünde kullanılmıştır. Ateşböceği algoritması, ateşböceklerinin davranışları ve parıldama yoluyla yaptıkları iletişimleri taklit etmektedir. Bu çalışma ile, ateşböceği algoritması yöntemiyle uzay kafes yapıların optimizasyonu yapılacaktır. Optimizasyon probleminde, deplasman ve gerilme sınırlayıcıları altında minimum ağırlıklı kafes yapıların elde edilmesi amaçlanmaktadır. Ateşböceği algoritması yönteminin performansı; daha önce armoni arama, hibrid parçacık sürü optimizasyonu, hibrid parçacık sürü-karınca koloni optimizasyonu, adaptif armoni arama ve ateşböceği algoritması yöntemleriyle optimize edilmiş olan 25 elemanlı uzay kafes yapı üzerinde test edilmiştir. Yapılan kıyaslamalar ateşböceği algoritmasının en az diğer yöntemler kadar güçlü bir optimizasyon yöntemi olduğunu göstermektedir. Meta-heuristic optimization algorithms simulated the behaviour of flock/colony/group have been used for the solving of different design problems. Firefly algorithm (FFA) is a recently developed meta-heuristic optimization algorithm inspired by social behaviour of fireflies and the phenomenon of bioluminescent communication. The main purpose of this study is to implement a robust FFA algorithm for sizing optimization of spatial truss structures. The objective of the study is to obtain the minimum weight truss design under the displacement and stress constraints. The efficiency of the FFA algorithm implemented in this study is tested on weight minimization problem of 25-bar truss structure. The optimization results are compared with those reported in the literature for other state-of-the-art meta-heuristic optimization methods such as harmony search, hybrid particle swarm optimization, hybrid particle swarm ant colony optimization, self-adaptive harmony search algorithm and firefly algorithm. The comparisons showed that firefly algorithm is as powerful as the other meta-heuristic optimization methods. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|