Durante los días 23 a 25 de octubre de 2019 se celebra en la Universidad de Alicante el congreso internacional CMMoST 2019 (5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering). En la sesión de mañana, a las 12:00 horas, nuestro grupo de investigación presenta en la Sala de Grados, bajo la presidencia de Salvador Ivorra, cuatro comunicaciones.
El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Os dejo aquí las referencias y los resúmenes por si os resulta de interés.
MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). Diseño de experimentos factorial completo aplicado al proyecto de muros de contención. 5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2019, 23-25 oct 2019, Alicante, Spain.
ABSTRACT: This paper applies a complete factorial design to a five-meter wall to evaluate which variables most influence the response. This method is used for two target functions, CO2 emissions and the cost of the structure. To do this, 32 evaluations of the structure are performed using a computer program and a statistical analysis is carried out. The results of this analysis show that the most statistically representative factor is the thickness of the wall and the length of the toe is of little importance for both target functions. The result of the models considering only the variables without the interaction results in an R2 greater than 95%, so the interaction between variables, although it is proven to exist, is not relevant to the case study. This methodology allows to reduce the complexity of structural problems, reducing the number of variables.
PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2019). Metodología para valorar la sostenibilidad con baja influencia de los decisores. 5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2019, 23-25 oct 2019, Alicante, Spain.
ABSTRACT: The goal of achieving sustainable structures involves a set of criteria that are usually opposed. This leads to the need to create a decision-making process. In every decision-making process there are subjective assessments that depend on the decision-maker. This is why decision-makers become an important part of the process because of their subjective assessment. This paper proposes a methodology in which the subjective assessment of the decision-maker in the assessment of sustainability in structures is reduced. Different processes are applied to reduce uncertainty in decision-making processes. In the first place the analysis of main components is applied, in the second place the optimization based on kriging, and finally the AHP method. All this is applied to a continuous concrete deck of beams for pedestrian walkways to achieve sustainable designs, reducing the complexity in making decisions on the most sustainable solution.
YEPES, V.; PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2019). Aplicación de optimización Kriging para la búsqueda de estructuras óptimas robustas. 5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2019, 23-25 oct 2019, Alicante, Spain.
ABSTRACT: All the structural problems have an associated variability or uncertainty. In the design of structures there are parameters such as the dimensions of the structure, the mechanical characteristics of the materials or the loads that can have variations with respect to the design value. The goal of the robust design optimization is to obtain the design that is optimum and is less sensitive to variations of these uncertain initial parameters. The main limitation of the robust design optimization is the high computational cost required due to the high number of optimizations that must be made to assess the sensitivity of the objective response of the problem. For this reason, kriging model is applied to carry out the optimization process more efficiently. In this work, it is going to apply the robust design optimization on a continuous pedestrian bridge of prestressed concrete and box section.
YEPES, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V. (2019). Optimización de muros de hormigón mediante la metodología de la superficie de respuesta. 5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2019, 23-25 oct 2019, Alicante, Spain.
ABSTRACT: This study presents an application of the response surface methodology to optimize a 5 m high concrete wall. The objective of this research work is to obtain a design solution of a concrete wall, using the CO2 emissions as an objective function to reduce its impact. To reach this objective, a factorial experimental design has been carried out to reduce the number of variables. After this, a steepest descent method has been used to look for the optimum neighborhood. Once the region around the optimum has been found, a second order response surface has been adjusted to reach the minimum. The objective function has been modified to allow a penalty for solutions that do not meet the Ultimate Limit States or stability restrictions. With this methodology, a good solution has been obtained, while also allowing the identification of the geometric design variables that mainly affect CO2 emissions.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structure and Infrastructure Engineering (revista indexada en el JCR) sobre la aplicación de la lógica neutrosófica (una generalización de la lógica difusa y la lógica intuicionista) al diseño y mantenimiento de puentes en ambiente marino. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
La metodología propuesta utiliza la lógica neutrosófica para obtener los pesos en un Proceso Analítico Jerárquico (AHP) que considerar la subjetividad de los expertos en el proceso de toma de decisión. Se ha aplicado al diseño sostenible de puentes y su mantenimiento considerando simultáneamente las tres dimensiones de la sostenibilidad.
El artículo se puede descargar gratuitamente en el siguiente enlace:
Essential infrastructures such as bridges are designed to provide a long-lasting and intergenerational functionality. In those cases, sustainability becomes of paramount importance when the infrastructure is exposed to aggressive environments, which can jeopardise their durability and lead to significant maintenance demands. The assessment of sustainability is however often complex and uncertain. The present study assesses the sustainability performance of 16 alternative designs of a concrete bridge deck in a coastal environment on the basis of a neutrosophic group analytic hierarchy process (AHP). The use of neutrosophic logic in the field of multi-criteria decision-making, as a generalisation of the widely used fuzzy logic, allows for a proper capture of the vagueness and uncertainties of the judgements emitted by the decision-makers. TOPSIS technique is then used to aggregate the different sustainability criteria. From the results, it is derived that only the simultaneous consideration of the economic, environmental and social life cycle impacts of a design shall lead to adequate sustainable designs. Choices made based on the optimality of a design in only some of the sustainability pillars will lead to erroneous conclusions. The use of concrete with silica fume has resulted in a sustainability performance of 46.3% better than conventional concrete designs.
The use of novel materials and new structural concepts nowadays is not restricted to highly technical areas like aerospace, aeronautical applications or the automotive industry, but affects all engineering fields including those such as civil engineering and architecture.
The conference addresses issues involving advanced types of structures, particularly those based on new concepts or new materials and their system design. Contributions will highlight the latest development in design, optimisation, manufacturing and experimentation in those areas. The meeting also aims to search for higher performance sustainable materials.
Most high performance structures require the development of a generation of new materials, which can more easily resist a range of external stimuli or react in a non-conventional manner. Particular emphasis will be placed on intelligent structures and materials as well as the application of computational methods for their modelling, control and management.
The conference also addresses the topic of design optimisation. Contributions on numerical methods and different optimisation techniques are also welcome, as well as papers on new software. Optimisation problems of interest to the meeting involve those related to size, shape and topology of structures and materials. Optimisation techniques have much to offer to those involved in the design of new industrial products.
The development of new algorithms and the appearance of powerful commercial computer codes with easy to use graphical interfaces has created a fertile field for the incorporation of optimisation in the design process in all engineering disciplines.
This scientific event is a new edition of the High Performance and Optimum Design of Structures and Materials Conference and follows the success of a number of meetings on structures and materials and on optimum design that originated in Southampton as long ago as 1989. As the meetings evolved they gave rise to the current series, which started in Seville in 2002, and followed by Ancona in 2004, Ostend in 2006, the Algarve in 2008, Tallinn in 2010, the New Forest, home of the Wessex Institute in 2012, Ostend in 2014, Siena in 2016 and Ljubljana in 2018.
The meeting will provide a friendly and useful forum for the interchange of ideas and interaction amongst researchers, designers and scholars in the community to share advances in the scientific fields related to the conference topics
Topics
The following list covers some of the topics to be presented at HPSM/OPTI 2020. Papers on other topics related to the objectives of the conference are welcome
Composite materials
Material characterisation
Experiments and numerical analysis
Natural fibre composites
Nanocomposites
Green composites
Composites for automotive applications
Transformable structures
Environmentally friendly and sustainable structures
Algunas herramientas que utilizamos en Programación de Proyectos, como las redes de flechas, se basan en la teoría de grafos. Conceptos como nodo, arco, flecha, camino, bucle, etc. son necesarios conocerlos de forma previa al estudio de las técnicas de programación. Os dejo a continuación unos Polimedias de la profesora Cristina Jordán donde se explican brevemente los conceptos básicos de esta teoría. Espero que os gusten.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V. (2007). Gestión de recursos, en Martínez, G.; Pellicer, E. (ed.): Organización y gestión de proyectos y obras. Ed. McGraw-Hill. Madrid, pp. 13-44. ISBN: 978-84-481-5641-1. (link)
YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2012). Técnicas de planificación y control de obras. Editorial de la Universitat Politècnica de València. Ref. 189. Valencia, 94 pp. Depósito Legal: V-423-2012
Nos acaban de publicar en la Revista CIATEC-UPF (Revista de Ciências Exatas Aplicadas e Tecnológicas da Universidade de Passo Fundo, CIATEC-UPF – ISSN 2176-4565), un artículo relacionado con la optimización de pórticos de hormigón armado con sistemas de agrupación de columnas. Se trata de una colaboración con el profesor Moacir Kripka y está dentro del proyecto de investigación DIMALIFE.
Os paso a continuación el resumen y una copia descargable del artículo, pues está publicado en abierto. Espero que os sea de interés.
RESUMEN:
Los puentes son infraestructuras esenciales para mejorar la comunicación dentro de un territorio. La optimización constituye un proceso que permite obtener puentes de menor coste bajo ciertas restricciones. Debido a la complejidad de los problemas estructurales, la optimización matemática no es útil y se recurre a la optimización heurística debido a su mayor eficacia. En este trabajo se presenta una alternativa a la optimización heurística basada en los metamodelos. El procedimiento consiste en una reducción de los factores iniciales mediante el diseño de experimentos, reduciendo significativamente la complejidad del problema sin perder información. Posteriormente, se aplica la metodología de la superficie de respuesta para obtener el óptimo del problema. Este procedimiento se aplica a un tablero de un puente de losa maciza que cumpla todas las restricciones de las normativas.
PALABRAS CLAVE:
Hormigón estructural. Optimización. Puente pretensado. Metamodelo. Superficie de respuesta
REFERENCIA:
PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2019). Optimización de puentes pretensados mediante la metodología de la superficie de respuesta.Revista CIATEC-UPF, 11(2):22-35. https://doi.org/10.5335/ciatec.v11i2.9159
Nos acaban de publicar en la revista Automation in Construction (primer cuartil del JCR) un artículo relacionado con la optimización de pórticos de hormigón armado con sistemas de agrupación de columnas. Se trata de una colaboración con el profesor Moacir Kripka y está dentro del proyecto de investigación DIMALIFE.
In structural design, it is common practice to adopt the same cross-sectiondimensions for a group of elements. This procedure is mainly for practical and aesthetic reasons, as well as to reduce labour costs, but it also has a positive effect of reducing the number of variables, which simplifies the usual trial and error design process. On the other hand, the total materials cost obtained is closely related to this grouping. Based on this, the present work aims to minimize the cost of reinforced concrete plane frames considering the automated grouping of columns. To achieve this objective, an optimization software was developed by the association of matrix structural analysis, dimensioning and optimization. The sections dimensions, the area of steel and the concrete strength of beams and columns were taken as design variables. For a given maximum number of groups, the optimum grouping and the corresponding values to design variables are obtained. The strategy proposed in this paper to obtain the grouping reduces significantly the number of infeasible candidate solutions during the search process and avoid the proposition of unrealistic designs. For the optimization, a variant of the Harmony Search method was adopted. Some structures were analyzed in order to validate the application of the proposed formulation, as well as to verify the influence of the grouping of elements on the final results. In these structures, it was possible to observe a significant additional reduction in the total cost when automated grouping is performed regarding a uniform grouping, even when a small number of groups is considered. For the 20-floor building frame analyzed, the cost reduction from uniform to automated grouping varied from 5.53 to 7.35%. The influence of the concrete strength on optimal results was also investigated, indicating a cost reduction of 9.74% from best (40 MPa) to worst case (20 MPa). In general, it can be concluded that, when applied in conjunction with the usual design variables, the proposed procedure can enable a significant additional economy, without affecting the structural safety.
BOSCARDIN, J. T.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2019). Optimization of reinforced concrete building frames with automated grouping of columns.Automation inConstruction, 104: 331-340. DOI:10.1016/j.autcon.2019.04.024
Los que sois seguidores habituales de mi blog conocéis mis artículos y trabajos de investigación en optimización heurística. Esta aventura, además de ser gratificante, te permite conocer gente de gran talento y colegas en el ámbito internacional. Y, a veces, nos juntamos y escribimos alguna cosa conjunta, como es el caso de esta recopilación de artículos sobre el uso de técnicas de optimización en el ámbito de la ingeniería civil. Esta recopilación sirve de muestra de las posibilidades de la optimización y también puede aportar referencias de interés a aquellos que estén iniciándose en estos temas. Os dejo este artículo en abierto que acabamos de publicar en abierto.
Referencia:
DEDE, T.; KRIPKA, M.; TOGAN, V.; YEPES, V:, VENKATA RAO, R. (2019). Usage of optimization techniques civil engineering during the last two decades. Current Trends in Civil & Structural Engineering, 2(1): 1-17.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR. Presentamos un sistema integral de apoyo a la planificación urbana que integra la generación de planificación de alternativas, la evaluación de dichas alternativas bajo un conjunto de escenarios relevantes seleccionados dinámicamente de forma cognitiva, y la propuesta de políticas que acompañen a la alternativa de planificación seleccionada. Para ello presentamos dos métodos novedosos: (1) la identificación “a posteriori” de escenarios relevantes para la evaluación de la vulnerabilidad y resiliencia de las alternativas, y (2) la evaluación de la incertidumbre relacional. De acuerdo con los riesgos y las oportunidades que soporta el sistema, la metodología permite seleccionar un plan de infraestructura para paliar el problema de la vulnerabilidad urbana, así como un conjunto de contratos para su correcta implementación en las diferentes administraciones públicas y en diferentes escalas del sistema de infraestructura. La metodología se aplica a un estudio de caso en España, en el que primero se proponen planes óptimos de infraestructura urbana que contribuyan a mejorar el problema de la urbanización, y luego evalúan los riesgos y las oportunidades asociadas a las alternativas de planificación para, finalmente presentar un conjunto de medidas políticas para acompañar la implementación de la alternativa seleccionada. Este artículo forma parte de nuestra línea de investigación BRIDLIFE en la que se pretenden optimizar estructuras atendiendo no sólo a su coste, sino al impacto ambiental y social que generan a lo largo de su ciclo de vida.
There is a growing interest in model-based decision support systems contributing to strategic planning. The application of these in the case of urban infrastructure planning requires methods specifically aimed at addressing the relational uncertainties arising from the complex, multi-scale, nature of this field. This study presents UPSS, a comprehensive urban planning support systemintegrating the generation of planning alternatives, the evaluation of alternatives under a set of relevant scenarios selected dynamically in a cognitive way, and the proposal of policies to accompany the planning alternative. For this purpose, UPSS integrates two novel methods. These deal respectively with the ex post identification of relevant scenarios for the evaluation of the vulnerability and resilience of the alternatives, and with the assessment of relational uncertainty. According to the risks and opportunities borne by the system, the process makes it possible to select an infrastructure plan to alleviate the problem of urban vulnerability, as well as a set of relational contracts for its proper implementation across the different governmental scales of the infrastructure system. The whole process is tested via a case study, in which USPP first proposes optimal urban infrastructure plans that contribute to ameliorate the problem of urban vulnerability in Spain, then evaluates the risks and opportunities attached to the planning alternatives, and finally presents sets of policy measures to accompany the implementation of the alternative selected.
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems.Journal of Cleaner Production, 216:607-623. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.12.083
Mathematics (ISSN 2227-7390) is a peer-reviewed open access journal which provides an advanced forum for studies related to mathematics, and is published monthly online by MDPI.
Universitat Politècnica de València, Spain Website | E-Mail Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty
Guest Editor
Prof. José M. Moreno-Jiménez
Universidad de Zaragoza Website | E-Mail Interests: multicriteria decision making; environmental selection; strategic planning; knowledge management; evaluation of systems; logistics and public decision making (e-government, e-participation, e-democracy and e-cognocracy)
Special Issue Information
Dear Colleagues,
In the current context of the electronic governance of society, both administrations and citizens are demanding greater participation of all the actors involved in the decision-making process relative to the governance of society. In addition, the design, planning, and operations management rely on mathematical models, the complexity of which depends on the detail of models and complexity/characteristics of the problem they represent. Unfortunately, decision-making by humans is often suboptimal in ways that can be reliably predicted. Furthermore, the process industry seeks not only to minimize cost, but also to minimize adverse environmental and social impacts. On the other hand, in order to give an appropriate response to the new challenges raised, the decision-making process can be done by applying different methods and tools, as well as using different objectives. In real-life problems, the formulation of decision-making problems and application of optimization techniques to support decisions are particularly complex and a wide range of optimization techniques and methodologies are used to minimize risks or improve quality in making concomitant decisions. In addition, a sensitivity analysis should be done to validate/analyze the influence of uncertainty regarding decision-making.
Prof. Víctor Yepes
Prof. José M. Moreno-Jiménez Guest Editors
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Submitted manuscripts should not have been published previously, nor be under consideration for publication elsewhere (except conference proceedings papers). All manuscripts are thoroughly refereed through a single-blind peer-review process. A guide for authors and other relevant information for submission of manuscripts is available on the Instructions for Authors page. Mathematics is an international peer-reviewed open access monthly journal published by MDPI. Please visit the Instructions for Authors page before submitting a manuscript.
Figura 1. Diseño tradicional de estructuras por prueba y error (Yepes, 2017)
El diseño de las estructuras se ha basado fundamentalmente en la experiencia del ingeniero proyectista. La topografía y las condiciones de tráfico, entre otros, determinan el diseño de un puente. A partir de ahí, las dimensiones de la sección transversal, el tipo de hormigón y la disposición general de las armaduras se definen atendiendo a la experiencia profesional y a las recomendaciones y criterios de diseño (Figura 1). A continuación, se ajustan el resto de variables, tras comprobar el cumplimiento de los estados límite último y de servicio. Si el proyectista quiere mejorar el diseño propuesto, normalmente se realiza un proceso de prueba y error, de forma que tras varios tanteos, se intenta reducir el consumo de materiales, y por tanto, el coste de la estructura. Frente a este planteamiento, los métodos heurísticos emplean técnicas basadas en la inteligencia artificial para seleccionar un diseño, analizar la estructura, controlar las restricciones y rediseñar la estructura modificando las variables hasta conseguir optimizar la función objetivo.
Cohn y Dinovitzer (1994) revisaron la investigación realizada en su momento en relación con la optimización de las estructuras y señalaron la brecha existente entre los estudios teóricos y la aplicación en problemas estructurales reales. Sarma y Adeli (1998) analizaron años más tarde los estudios relacionados con la optimización matemática de las estructuras, complementada más recientemente por Hare et al. (2013) que estudiaron la aplicación de los algoritmos heurísticos en la optimización estructural. Los algoritmos heurísticos difieren en cuanto a planteamiento y aplicabilidad de los métodos matemáticos exactos. De hecho, la optimización heurística resulta muy efectiva pues, aunque no garantiza la obtención del óptimo global del problema, proporciona soluciones casi óptimas en tiempos de cálculo razonables. Esta ventaja cobra importancia en la optimización de estructuras reales, donde el número de variables crece extraordinariamente de forma que desborda el tiempo de cálculo de los métodos exactos de optimización. Además, la programación matemática requiere el cálculo de gradientes de las restricciones, mientras que la optimización heurística incorpora las restricciones de diseño de una manera directa (Lagaros et al., 2006).
Las técnicas metaheurísticas utilizan estrategias de búsqueda para localizar óptimos locales en grandes espacios de soluciones de forma efectiva. Un ejemplo de ello son los Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms, GAs), que son procedimientos de búsqueda poblacionales inspirados en la evolución natural (Holland, 1975). Así, los GAs generan soluciones de alta calidad a través del cruce genético con otros individuos de una población y la mutación de algunas de sus características a lo largo de generaciones. Los padres suelen seleccionarse atendiendo a su aptitud (Coello, 1994) y los hijos mantienen ciertas características de sus padres. En cada generación sobreviven los hijos con mayores aptitudes. Además, para evitar la convergencia prematura del algoritmo, se utiliza un operador de mutación, al igual que ocurre en la Naturaleza, que cambia aleatoriamente de vez en cuando alguna de las características de las nuevas soluciones. Una variante a esta técnica son los Algoritmos Meméticos (Moscato, 1989), donde cada individuo de la nueva generación se mejora mediante una búsqueda local con el objetivo de mejorar los genes para que los padres obtengan mejores resultados en las siguientes generaciones. Esta técnica, por tanto, aplica los GAs a poblaciones de óptimos locales.
La inteligencia de enjambre (swarm intelligence) es una metaheurística poblacional empleada en los problemas de optimizacón. Estos algoritmos imitan el comportamiento colectivo de los sistemas descentralizados y auto-organizados, tales como algunas colonias de insectos, basándose en la interacción entre los vecinos, pero que siguen un patrón global. Los algoritmos de enjambre difieren en filosofía de los algoritmos genéticos porque utilizan la cooperación en lugar de la competencia (Dutta et al., 2011). Entre los algoritmos pertenecientes a este grupo, basados en el comportamiento biológico, destaca la optimización de colonias de hormigas (Ant Colony Optimization, ACO), la optimización de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization, PSO), las colonias de abejas artificiales (Artificial Bee Colony, ABC), la optimización en enjambres de luciérnagas (Glowworm Swarm Optimization, GSO), entre otros. ACO basa su estrategia en el comportamiento de las hormigas, que dejan un rastro de feromonas para encontrar alimento de forma efectiva (Colorni et al., 1991); PSO simula un sistema social simplificado (Kennedy y Eberhart, 1995); ABC imita el comportamiento alimentario forrajero de las abejas (Karaboga y Basturk, 2008); GSO imita un movimiento de las luciérnagas hacia los vecinos más brillantes (Krishnanand y Ghose, 2009).
Las metaheurísticas poblacionales presentan una amplia capacidad de búsqueda en paralelo y una fuerte robustez. Sin embargo, para mejorar la intensificación de la búsqueda, estos algoritmos suelen combinarse con otras heurísticas de búsqueda local. Esta hibridación consigue explotar la diversificación en la búsqueda poblacional con la intensificación de la búsqueda local. Luo y Zhang (2011) comprobaron que el algoritmo híbrido presenta una convergencia más rápida, una mayor precisión y es más efectivo en la optimización de problemas ingenieriles. Blum et al. (2011) estudiaron las ventajas de la hibridación de las metaheurísticas en el caso de la optimización combinatoria.
El recocido simulado (Simulated Annealing, SA), propuesto por Kirkpatrick et al. (1983), constituye uno de los algoritmos utilizados en la optimización estructural. Este algoritmo se basa en el fenómeno físico del proceso de recocido de los metales. La energía de un sistema termodinámico se compara con la función de coste evaluada para una solución de un problema de optimización combinatoria. En ambos casos se trata de evolucionar de un estado a otro de menor energía o coste. El acceso de un estado metaestable a otro se alcanza introduciendo “ruido” con un parámetro de control al que se denomina temperatura. Su reducción adecuada permite, con una elevada probabilidad, que un sistema termodinámico adquiera un mínimo global de energía. SA presenta la ventaja de admitir soluciones de peor calidad al principio de la búsqueda, lo cual permite eludir óptimos locales de baja calidad. La aceptación por umbrales (Threshold Accepting, TA), propuesto por Dueck y Scheuer (1990), tolera también opciones de peor calidad para eludir los óptimos locales. La diferencia entre SA y TA es que el criterio de aceptación de una solución peor es probabilista en el primer caso y determinista en el segundo. Los algoritmos genéticos se han hibridado con el recocido simulado en el diseño óptimo de puentes prefabricados de hormigón pretensado (Martí et al., 2013; Martí et al., 2016) y vigas en I de hormigón armado (RC) (Yepes et al., 2015a). Otras estrategias de hibridación también han demostrado su eficiencia con PSO (Shieh et al., 2011, Valdez et al., 2011, Wang et al., 2013) y ACO (Behnamian et al, 2009, Chen et al., 2012).
Qu et al. (2011) señalaron la lentitud en la convergencia de los algoritmos GSO; del mismo modo Zhang et al. (2010) apuntaron ciertas deficiencias de estos algoritmos en la búsqueda del óptimo global. Es por ello que se ha hibridado SA con GSO (García-Segura et al., 2014c, Yepes et al., 2015b) para combinar la diversificación de la búsqueda de GSO con la intensificación de la búsqueda de SA para encontrar de forma efectiva un óptimo de elevada calidad. García-Segura et al. (2014c) mostraron cómo un algoritmo híbrido de optimización de enjambre de luciérnagas (SAGSO) obtuvo resultados considerablemente mejores en cuanto a calidad y tiempo de cálculo. SAGSO superó al GSO en términos de eficiencia, precisión y convergencia. Sin embargo, se requiere una buena calibración para garantizar soluciones de alta calidad con un tiempo de cómputo corto.
La búsqueda de la armonía (Harmony Search, HS) constituye una heurística propuesta por Geem et al. (2001) inspirada en el jazz, donde se trata de armonizar u construir sucesiones de acordes razonables. Las notas, los instrumentos y la mejor armonía representan los valores, las variables y el óptimo global. Alberdi y Khandelwal (2015) compararon ACO, GA, HS, PSO, SA y TS en la optimización del diseño de marcos de acero, comprobando que los mejores resultados se obtenían con HS. La búsqueda de la armonía se ha utilizado para optimizar columnas rectangulares de hormigón armado (de Medeiros y Kripka, 2014), forjados compuestos (Kaveh y Shakouri Mahmud Abadi, 2010) y pórticos planos de hormigón armado (Akin y Saka, 2015). Alia y Mandava (2011) recogieron en su trabajo las variantes utilizadas para hibridar con HS. García-Segura et al. (2015) emplearon un algoritmo de búsqueda de la armonía hibridada con la aceptación por umbrales para encontrar diseños óptimos sostenibles de puentes peatonales de hormigón postesado.
La optimización de los puentes atrajo la atención de los ingenieros a partir de la década de los años 70, incluyendo los puentes viga de acero, (Wills, 1973), el refuerzo de los puentes losa (Barr et al., 1989), los puentes viga de hormigón pretensado (Aguilar et al., 1973, Lounis y Cohn, 1993), y los puentes en cajón postesados construidos “in situ” (Bond, 1975; Yu et al., 1986). Desde la aparición de la inteligencia artificial, se ha puesto mayor énfasis en el uso de técnicas de optimización heurística para optimizar las estructuras. Srinivas y Ramanjaneyulu (2007) usaron redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos para optimizar el coste de un puente de vigas en T. Rana et al. (2013) propusieron una optimización evolutiva para minimizar el coste de una estructura de puente continuo de hormigón pretensado de dos tramos. Martí et al. (2013) implementaron un algoritmo de recocido simulado híbrido para encontrar las soluciones más económicas de puentes prefabricados de hormigón pretensado de vigas artes. El uso de refuerzos de fibra de acero en ese tipo de puente se estudió posteriormente con algoritmos meméticos (Martí et al., 2015). Se propusieron algoritmos genéticos para optimizar las cubiertas poliméricas reforzadas con fibras híbridas y los puentes atirantados (Cai y Aref, 2015).
También se han optimizado otro tipo de estructuras con algoritmos heurísticos, como los forjados prefabricados (de Albuquerque et al., 2012), columnas de hormigón armado (Park et al., 2013; Nigdeli et al., 2015), columnas de acero (Kripka y Chamberlain Pravia, 2013), marcos espaciales de acero (Degertekin et al., 2008), marcos de hormigón armado (Camp y Huq, 2013), pórticos de hormigón armado (Payá-Zaforteza et al., 2010), vigas en I de hormigón armado (García-Segura et al., 2014c; Yepes et al., 2015a), pórticos de carreteras (Perea et al., 2008), pilas altas de viaductos (Martínez et al., 2011; 2013), muros de contención (Gandomi et al., 2015; Pei y Xia, 2012; Yepes et al., 2008, 2012; Molina-Moreno et al., 2017a), zapatas de hormigón armado (Camp y Assadollahi, 2013; Camp y Huq, 2013), bóvedas de pasos inferiores en carreteras (Carbonell et al., 2011) y estribos de puentes (Luz et al., 2015).
Akin, A.; Saka, M.P. (2015). Harmony search algorithm based optimum detailed design of reinforced concrete plane frames subject to ACI 318-05 provisions. Computers & Structures, 147, 79–95.
Alberdi, R.; Khandelwal, K. (2015). Comparison of robustness of metaheuristic algorithms for steel frame optimization. Engineering Structures, 102, 40–60.
Alia, O.M.; Mandava, R. (2011). The variants of the harmony search algorithm: an overview. Artificial Intelligence Review, 36(1), 49–68.
Behnamian, J.; Zandieh, M.; Fatemi Ghomi, S.M.T. (2009). Parallel-machine scheduling problems with sequence-dependent setup times using an ACO, SA and VNS hybrid algorithm. Expert Systems with Applications, 36(6), 9637–9644.
Blum, C.; Puchinger, J.; Raidl, G.R.; Roli, A. (2011). Hybrid metaheuristics in combinatorial optimization: A survey. Applied Soft Computing, 11(6), 4135–4151.
Bond, D. (1975). An examination of the automated design of prestressed concrete bridge decks by computer. Proceedings of the Institution of Civil Engineers, 59(4), 669–697.
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Durante los días 23 a 25 de octubre de 2019 se celebra en la Universidad de Alicante el congreso internacional CMMoST 2019 (5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering). En la sesión de mañana, a las 12:00 horas, nuestro grupo de investigación presenta en la Sala de Grados, bajo la presidencia de Salvador Ivorra, cuatro comunicaciones.
