Artículo de revista
Algoritmo simulated annealing modificado (ASAM) para minimizar peso en cerchas planas con variables discretas
Modified simulated annealing algorithm (MSAA) for plane trusses weight minimization with discrete variables
Registro en:
10.17981/ingecuc.12.2.2016.01
2382-4700
Corporación Universidad de la Costa
0122-6517
REDICUC - Repositorio CUC
Autor
Millán Páramo, Carlos
Millán Romero, Euriel
Institución
Resumen
El objetivo de este trabajo es emplear un algoritmo de optimización estocástico ASAM (Algoritmo Simulated Annealing Modificado) para optimizar (minimización de peso) cerchas planas con variables discretas. ASAM se basa en el proceso de enfriamiento de metales empleado en el Simulated Annealing (SA) clásico pero posee tres características fundamentales (exploración preliminar, paso de búsqueda y probabilidad de aceptación) que lo diferencian de este. Para evaluar y validar el desempeño de ASAM se abordaron tres problemas de minimización de peso en cerchas planas con variables discretas reportados en la literatura especializada y los resultados son comparados con los obtenidos por otros autores empleando diferentes algoritmos de optimización. Se concluyó que el algoritmo ASAM presentado en este estudio puede ser utilizado eficazmente en la minimización de peso de cerchas planas. The aim of this study is to use stochastic optimization algorithm MSAA (Modified Simulated Annealing Algorithm) for trusses plane optimization (weight minimization) with discrete variables. MSAA is based on the cooling process of metal used in the Simu-lated Annealing (SA) classic, but it has three funda-mental characteristics (preliminary exploration, search step and acceptance probability) that differentiate this. To evaluate and validate the MSAA performance were studied three problems plane trusses weight minimiza-tion with discrete variables reported in the literature and the results are compared with those obtained by other authors using different optimization algorithms. It is concluded that the MSAA algorithm presented in this study can be effectively used in the weight minimi-zation of truss structures.