Genetik algoritma ile çelik çerçevelerin optimum boyutlandırılması

Abstract

Genetik algoritma (GA), bir sistem veya problemin çözümü olabilecek mümkün alternatiflerden istenilen kriterler doğrultusunda ideal sonuç arayan bir optimizasyon yöntemidir. Yöntem gereğince, problemin olası çözüm kümeleri hayatta kalmak için mücadele eden canlı topluluklarına benzetilmektedir. Yaşam süresince ortaya çıkan engeller, toplum içindeki yaşam gücü fazla olan bireylerin toplum içinde sivrilmesini, az olanların ise toplumdan elimine edilmesine neden olmaktadır. Toplulukların tümü, bir problemde mümkün olan çözüm kümelerini temsil edecek olursa, GA, bu çözüm kümelerinin herhangi birinden başlayarak toplumlar arasında yaşam gücü en yüksek olan bireyi bulmaya çalışmaktadır. Bu çalışmada, çok noktalı çaprazlama ve akıllı mutasyon operatörleri ile farklı kodlama çeşitleri kullanılarak GA ile çelik çerçeve sistemlerin minimum ağırlıklı tasarımı yapılmaktadır. Bu amaçla gerilme, yer değiştirme, stabilite, sehim ve geometrik şartlan sınırlayıcı olarak içeren, analizinde Matris Deplasman Yöntemi kullanılan ve FORTRAN dilinde kodlanmış bir program ile çalışılmıştır. Bu çalışma içinde dört bölüm yer almaktadır. Birinci bölümde optimizasyon teknikleri ve çalışmanın amacı hakkında bilgiler verilmektedir, ikinci bölümde literatürden alınan birkaç çelik çerçeve sistem örneği genetik algoritma ile optimize edilmekte, sonuçlar literatürdeki sonuçlarla karşılaştırılmakta ve irdelenmektedir. Üçüncü bölümde ise elde edilen sonuçlar sunulmakta ve bazı öneriler verilmektedir. Bu bölümü kaynaklar listesi izlemektedir. Sonuç olarak, çok noktalı çaprazlama ve akıllı mutasyon operatörleri ile farklı kodlama çeşitlerinin GA'nın performansını arttırdığı görülebilmektedir. Optimum Design of Steel Frame with Genetic Algorithm Genetic algorithm (GA) is an optimization method that obtains an ideal result among available choices that is solution of problem or system by ensuring desired criteria. According to the method, a set of possible solutions for problem is simulated real populations struggling for survival in nature. Difficulties occuring during life provide the survival of the fittest while the others are eliminated from these populations. If all of the populations represent a set of available solutions for problem, GA tries to find the best individual among these populations by starting with any of them. In this study, the minimum weight design of steel framework is done by using GA with different encoding, intelligent mutation and flexible crossover operators. For this purpose, a program is coded in FORTRAN. In the program, stress, stability, slope and geometrical conditions are included as constraint. In the analysis of the frame systems, Matrix Analysis of Structures is used. This study consists of four chapters. In the first chapter, some information about optimization technique and the purpose of the study are given. In the second chapter, some steel framework examples taken from literature are optimized with GA, and the design results obtained in this study are compared with the design results taken from literature. In the third chapter, the conclusions drawn from this study are presented and some recommendations are given. In the forth chapter, the references are presented. In conclusion, it appears that varieties of different encoding with intelligent mutation and flexible crossover operators increase performance of GA.