اعتبار،چابکی،پاسخگویی

طراحی بهینه‌ سازه‌های خرپایی با استفاده از الگوریتم فرا‌کاوشی صید ماهی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه، مراغه، ایران.

2 فارغ التحصیل کارشناسی ارشد رشته مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه، مراغه، ایران

چکیده
بهینه‌سازی وزن سازه‌های خرپایی تحت قیود فنی، به دلیل وسعت فضای جست‌وجو و پیچیدگی روابط میان متغیرهای طراحی، همواره یکی از چالش‌های بنیادین در مهندسی سازه به‌شمار می‌رود که نیازمند دقت بالا در پیمایش مسیرهای محاسباتی است. این مقاله با معرفی کاربرد الگوریتم فراابتکاری جدیدی تحت عنوان بهینه‌سازی به روش صید ماهی (CFOA) که از هوش جمعی و رفتار استراتژیک صیادان الهام گرفته شده، راهکاری کارآمد برای عبور از محدودیت‌های روش‌های کلاسیک و دستیابی به پاسخ‌های دقیق ارائه می‌دهد. نوآوری محوری این الگوریتم در برقراری تعادلی پویا میان اکتشاف نواحی جدید و بهره‌برداری از نقاط مطلوب است که ضمن تضمین پایداری، سرعت همگرایی را به‌طور محسوسی افزایش می‌دهد. برای نخستین بار در حل مسائل بهینه‌سازی سازه‌های خرپایی ارزیابی عملکرد CFOAبر روی مدل‌های مرجع ۱۰، ۱۸عضوی دو‌بعدی و ۲۵عضوی فضایی انجام گرفته شده است. به طور مشخص، این الگوریتم موفق شده است وزن سازه را در مدل‌های مذکور به ترتیب ۰.۰۰۰۴٪، ۱.۳۵٪ و ۰.۰۰۰۴۶٪ نسبت به بهترین نتایج پیشین بهبود بخشد. این بهبودها، هرچند در برخی موارد کوچک به نظر می‌رسند، در مسائل بهینه‌سازی سازه با تلورانس‌های بسیار محدود، حائز اهمیت فراوان هستند. در نهایت، این الگوریتم به عنوان ابزاری قدرتمند و مطمئن، توانایی بالای خود را در یافتن اقتصادی‌ترین و پایدارترین پاسخ‌های مهندسی در مسائل پیچیده به اثبات رسانده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Optimal design of truss structures using the catch fish metaheuristic algorithm

نویسندگان English

Babak Alinejad 1
Hojat Karimivand 2
1 Assisstant professor of Civil Engineering, Department of Engineering, University of Maragheh, Maragheh, Iran.
2 Graduate M.Sc. in Structural Engineering dept. of Engineering, University of Maragheh, Maragheh, Iran
چکیده English

Optimization of truss structures under technical constraints has always been one of the fundamental challenges in structural engineering due to the vastness of the search space and the complexity of relationships among design variables, requiring high precision in navigating computational paths. This paper introduces the application of a novel metaheuristic algorithm called Catch Fish Optimization (CFOA), inspired by the collective intelligence and strategic behavior of fishermen, offering an efficient solution to overcome the limitations of classical methods and achieve accurate answers. The core innovation of this algorithm lies in establishing a dynamic balance between exploring new regions and exploiting favorable points, which not only ensures stability but also significantly increases the convergence speed. For the first time in solving optimization problems of truss structures the performance evaluation of CFOA has been conducted on reference models of 10-member, 18-member 2D, and 25-member spatial trusses. Specifically, this algorithm has succeeded in improving the structural weight in the aforementioned models by 0.0004%, 1.35%, and 0.00046%, respectively, compared to the best previous results. Although these improvements appear small in some cases, they are of great importance in structural optimization problems with very tight tolerances. Ultimately, this algorithm has proven its high capability in finding the most economical and stable engineering solutions in complex problems as a powerful and reliable tool.

کلیدواژه‌ها English

  • Optimization
  • Catch Fish Algorithm
  • Metaheuristic Algorithms
  • Optimal Truss Design
  • Convergence Rate
ع
Alatas, B. (2005). Big Bang–Big Crunch algorithm for engineering optimization. Journal of Engineering
Optimization, 37(4), 409–428.
Anton, H., Bivens, I., & Davis, S. (2016). Calculus: Early transcendentals (11th ed.). Wiley.
Arora, J. S. (2017). Introduction to optimum design (4th ed.). Academic Press.
Bazaraa, M. S., Sherali, H. D., & Shetty, C. M. (2006). Nonlinear programming: Theory and algorithms
(3rd ed.). Wiley.
Bertsekas, D. P. (2005). Dynamic programming and optimal control (3rd ed., Vols. 1–2). Athena
Scientific.
Chen, W. F., & Lui, E. M. (2005). Structural stability: Theory and implementation. Elsevier.
Clerc, M. (2006). Particle swarm optimization. ISTE Ltd.
Deb, K. (2001). Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. John Wiley & Sons.
El-Malky, M. F., El-Raouf, O. M. A., & Al-Qurashi, M. (2024). Meta-heuristic algorithms for
solving global and engineering optimization problems: A comprehensive review. Archives of
Computational Methods in Engineering, 31, 3125–3160. https://doi.org/10.1007/s11831-024-
10168-6
Erbatur, F., Hasançebi, O., & Bekiroglu, S. (2000). Optimal design of planar and space structures with
genetic algorithms. Computers & Structures, 75(2), 209–224.
Geem, Z. W., Kim, J. H., & Loganathan, G. V. (2001). A new heuristic optimization algorithm:
Harmony search. Simulation, 76(2), 60–68.
Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. AddisonWesley.
Hibbeler, R. C. (2017). Structural analysis (10th ed.). Pearson.
Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2015). Introduction to operations research (10th ed.). McGraw-Hill
Education.
Imai, H., & Schmit, L. A. (1970). An approximate method for the design of truss structures with
constraints. AIAA Journal, 8(7), 1252–1257.
Civil and Project Journal, 2026, 8(5), 53-66
https://doi.org/10.22034/cpj.2026.585599.1447
66
Jia, H., Wen, Q., Wang, Y., & Mirjalili, S. (2024). Catch fish optimization algorithm: A new
human behavior algorithm for solving clustering problems. Cluster Computing.
https://doi.org/10.1007/s10586-024-04618-w
Jia, H., Wen, Q., Wang, Y., & Mirjalili, S. (2024). Catch fish optimization algorithm: a new
human behavior algorithm for solving clustering problems. Cluster Computing, 27, 13295–
13332.
Karaboga, D. (2005). An idea based on honey bee swarm for numerical optimization (Technical Report
TR06). Erciyes University, Engineering Faculty.
Kaveh, A., & Ghazaan, M. Ilchi. (2014). Enhanced colliding bodies optimization for design
problems with continuous and discrete variables. Advances in Engineering Software, 77, 66–
75.
Kaveh, A., & Mahdavi, V. R. (2014). Colliding bodies optimization: a novel meta-heuristic
method. Computers & Structures, 139, 18–27.
Kaveh, A., & Talatahari, S. (2009). Particle swarm optimizer, ant colony strategy and harmony search
scheme hybridized for optimization of truss structures. Computers & Structures, 87(5–6), 267–283.
Khodadadi, N., Özyüksel Çiftçioğlu, A., Mirjalili, S., & Nanni, A. (2023). A comparison
performance analysis of eight meta-heuristic algorithms for optimal design of truss structures
with static constraints. Decision Analytics Journal, 8, 100266.
https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100266.
Krishnamoorthy, C. S., & Muvvala, S. (1996). Finite element analysis optimization using genetic
algorithms. Journal of Computing in Civil Engineering, 10(2), 115–122.
Lee, K. S., & Geem, Z. W. (2004). A new structural optimization method based on the
harmony search algorithm. Computers & Structures, 82(9–10), 781–798.
Mehrabian, A. R., & Lucas, C. (2006). A novel numerical optimization algorithm inspired from weed
colonization. Ecological Informatics, 1(4), 355–366.
Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in Engineering
Software, 69, 46–61.
Nemhauser, G. L., & Wolsey, G. A. (1999). Integer and combinatorial optimization. Wiley.
Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical optimization (2nd ed.). Springer.
Perez, R. E., & Behdinan, K. (2007). Particle swarm method for structural design. Computers &
Structures, 85(1-2), 1–16.
Pham, D. T., Ghanbarzadeh, A., Koç, E., Otri, S., Rahim, S., & Zaidi, M. (2005). The bees algorithm—
A novel tool for complex optimisation problems. Proceedings of the 2nd IPROMS Conference.
Rajeev, S., & Krishnamoorthy, C. S. (1992). Genetic algorithms-based methodologies for design
optimization of trusses. Journal of Structural Engineering, 118(12), 3574–3595.
Rao, R. V., & Savsani, V. J. (2012). Optimal design of planar steel frames using artificial bee colony
algorithm. International Journal of Optimization in Civil Engineering, 2(4), 453–467.
Rao, R. V., Savsani, V. J., & Vakharia, D. P. (2011). Teaching–learning-based optimization:
A novel method for constrained mechanical design optimization problems. Computer-Aided
Design, 43(3), 303–315.
Rao, S. S. (2019). Engineering optimization: Theory and practice (5th ed.). John Wiley & Sons.
Saka, M. P. (1990). Optimum design of pin jointed steel structures with practical applications.
International Journal of Space Structures, 5(3–4), 259–275.
Thomas, G. B., Weir, M. D., Hass, J., & Giordano, F. R. (2018). Thomas’ calculus (14th ed.). Pearson.
Yang, X. S. (2014). Nature-inspired optimization algorithms. Elsevier.
Zhang, Y., Wang, X., & Liu, H. (2023). A random update particle swarm optimizer for
constrained structural optimization. Expert Systems with Applications, 213, 119023.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119023.
  • تاریخ دریافت 18 اردیبهشت 1405
  • تاریخ بازنگری 25 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 26 خرداد 1405
  • تاریخ اولین انتشار 26 خرداد 1405
  • تاریخ انتشار 01 مرداد 1405