Present paper deals with the cost effective design of reinforced concrete building frame employing unified particle swarm optimization (UPSO). A building frame with G+8 stories have been adopted to demonstrate the effectiveness of the present algorithm. Effect of seismic loads and wind load have been considered as per Indian Standard (IS) 1893 (Part-I) and IS 875 (Part-III) respectively. Analysis of the frame has been carried out in STAAD Pro software.The design loads for all the beams and columns obtained from STAAD Pro have been given as input of the optimization algorithm. Next, cost optimization of all beams and columns have been carried out in MATLAB environment using UPSO, considering the safety and serviceability criteria mentioned in IS 456. Cost of formwork, concrete and reinforcement have been considered to calculate the total cost. Reinforcement of beams and columns has been calculated with consideration for curtailment and feasibility of laying the reinforcement bars during actual construction. The numerical analysis ensures the accuracy of the developed algorithm in providing the cost optimized design of RC building frame considering safety, serviceability and constructional feasibilities. Further, Monte Carlo simulations performed on the numerical results, proved the consistency and robustness of the developed algorithm. Thus, the present algorithm is capable of giving a cost effective design of RC building frame, which can be adopted directly in construction site without making any changes.
A new hybrid meta-heuristic optimization algorithm is presented for design of structures. The algorithm is based on the concepts of the charged system search (CSS) and the particle swarm optimization (PSO) algorithms. The CSS is inspired by the Coulomb and Gauss's laws of electrostatics in physics, the governing laws of motion from the Newtonian mechanics, and the PSO is based on the swarm intelligence and utilizes the information of the best fitness historically achieved by the particles (local best) and by the best among all the particles (global best). In the new hybrid algorithm, each agent is affected by local and global best positions stored in the charged memory considering the governing laws of electrical physics. Three different types of structures are optimized as the numerical examples with the new algorithm. Comparison of the results of the hybrid algorithm with those of other meta-heuristic algorithms proves the robustness of the new algorithm.
Park, Hyun-Soo;Byun, Jin-Kyu;Lee, Dal-Ho;Lee, Hyang-Beom
한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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2009.08a
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pp.36-39
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2009
We developed an optimal design interface based on VBA(Visual Basic Application) that takes advantage of API(Application Program Interface) function of commonly used EM analysis software. The developed interface is adopted for an optimal design of a septum in a waveguide tee junction using PSO(Particle Swarm Optimization) algorithm. The objective function of the optimal design is defined by $S_{11}$-parameter of the waveguide tee junction Design variables are established as position of the septum, that are changed to satisfy the design goal Using the developed design interface and PSO algorithm, the objective function converged to the smallest value, showing the validity of the proposed method. The design interface was developed using Microsoft Excel software, enabling easy control of design parameters for user. Also, various analysis parameters can be set in the Excel interface, including waveguide input mode and frequency. After completion of the design, field solutions at user-specified positrons can be extracted to the output files in complex number form.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.5
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pp.151-159
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2015
The algorithm in computer science includes skills to design a problem solving process for solving problems efficiently and effectively. Therefore all learners who learn computer science have to learn algorithm. Education for algorithm is effective when learners acquire skills to design algorithm as well as ability to use appropriate design skills solving problems. Especially since it is heightened people awareness to cultivating informatics gifted students who have potential of significant impact on society, many studies on how to teach them have been in progress. Therefore in this study we adopted puzzles to help informatics gifted students learn skills to design algorithm and how to use them to solve problems. The results of pre and post test compared to traditional algorithm learning, we identified that puzzled based algorithm learning gave a positive impact to students. Students had various problem solving experience applying algorithm design skills in puzzle based learning. As a result, students of learning and learning transfer has been improved.
This paper deals with optimal stacking sequence design of laminate composite structures. The stacking sequence optimisation of laminate composites is formulated as a combinatorial problem and is solved using Simulated Annealing (SA), an algorithm devised based on inspiration of physical process of annealing of solids. The combinatorial constraints are handled using a correction strategy. The SA algorithm is strengthened by embedding Tabu search in order to prevent recycling of recently visited solutions and the resulting algorithm is referred to as tabu embedded simulated Annealing (TSA) algorithm. Computational performance of the proposed TSA algorithm is enhanced through cache-fetch implementation. Numerical experiments have been conducted by considering rectangular composite panels and composite cylindrical shell with different ply numbers and orientations. Numerical studies indicate that the TSA algorithm is quite effective in providing practical designs for lay-up sequence optimisation of laminate composites. The effect of various neighbourhood search algorithms on the convergence characteristics of TSA algorithm is investigated. The sensitiveness of the proposed optimisation algorithm for various parameter settings in simulated annealing is explored through parametric studies. Later, the TSA algorithm is employed for multi-criteria optimisation of hybrid composite cylinders for simultaneously optimising cost as well as weight with constraint on buckling load. The two objectives are initially considered individually and later collectively to solve as a multi-criteria optimisation problem. Finally, the computational efficiency of the TSA based stacking sequence optimisation algorithm has been compared with the genetic algorithm and found to be superior in performance.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.1
s.16
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pp.107-118
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2006
In this paper, several network algorithms were tested to find an optimal one for telecommunication network design. Algorithms such as Dijkstra's shortest path algorithm, Ford-Bellman's shortest path algorithm, Prim's minimum spanning tree algorithm, and Kruscal's minimum spanning tree algorithm were reviewed and compared in terms of feasibility and resulted network construction cost. Then an optimal algorithm that is most suitable for telecommunication network design was selected. For more specific and quantitative analysis of the selected algorithm, it was implemented to a real telecommunication network construction site. The analyzed results showed that the suggested design method when compared with the conventional one, reduced the network construction cost considerably. The total network length estimated by the conventional method were 5267 meters while the suggested method resulted in 4807 meters. Thus the new method reduced the total network length by 8.7 percent which is equivalent to 97,469,000 Won of construction cost. Considering the frequent telecommunication network constructions, due to new urban developments in the nation, the economic benefit of the suggested telecommunication network design method will be significant. In addition to the construction cost savings, the suggested telecommunication network design procedure possesses several other economic benefits. Since the design procedure can be standardized and automatized, it can reduce the design cost itself and the skill acquirement periods required for new or inapt design crews. Further, due to the standardized and automatized design procedure, any telecommunication network design results can accessed more objectively.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1994.04a
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pp.38-45
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1994
The general conceptual constitution of structural optimization is formulated. The algorithm using the gradient projection method and design sensitivity analysis is discussed. Examples of minimum-weight design for six-story steel plane frame are taken to illustrate the application of this algorithm. The advantages of this algorithm such as marginal cost and design sensitivity analysis as well as system analysis are explained.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.5
no.2
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pp.159-168
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2002
In this paper, a study on the design of the transmitter-receiver of fuze sensor for discriminating target position is presented. We propose the algorithm for detecting target distance/direction through investigating the operational concept and principle of fuze sensor. Based on the algorithm, We design transmitter-receiver, calculate various design variables and estimate the performance of that one. The estimated result shows that the required performance of fuze sensor is satisfied. Further research on confirming the performance of proposed algorithm through encounter simulation test with real target and resolving problem will be continued.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.15
no.25
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pp.83-90
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1992
This paper aims at the problem that design the network of Rig-star type with the minimum cost, which the Ring is composed of the selected nodes(concentrators) among the several candidate nodes on the network and other nodes(terminals) is connected to the Ring by star subnetwork. Especially, we consider the terminal reliability in network design problem. We develop the heuristic algorithm for network design problem to obtain the near optimal(best) solution for problem. We use an add-heuristic method and 2-exchange method in developing the heuristic algorithm.
This paper presents a multi-objective evolutionary algorithm for combinatorial optimisation and applied for design optimisation of fiber reinforced composite structures. The proposed algorithm closely follows the implementation of Pareto Archive Evolutionary strategy (PAES) proposed in the literature. The modifications suggested include a customized neighbourhood search algorithm in place of mutation operator to improve intensification mechanism and a cross over operator to improve diversification mechanism. Further, an external archive is maintained to collect the historical Pareto optimal solutions. The design constraints are handled in this paper by treating them as additional objectives. Numerical studies have been carried out by solving a hybrid fiber reinforced laminate composite cylindrical shell, stiffened composite cylindrical shell and pressure vessel with varied number of design objectives. The studies presented in this paper clearly indicate that well spread Pareto optimal solutions can be obtained employing the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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