Resumen de Heuristic optimization of reinforced concrete frame bridges
En este trabajo se aborda el diseño automático y la optimización económica de estructuras de hormigón armado empleando métodos heurísticos para demostrar la posibilidad de aplicar la optimización a la ingeniería práctica de estructuras, Las estructuras objeto de la investigación han sido marcos de hormigón armado de los empleados en la construcción de carreteras y ferrocarriles principalmente como pasos inferiores y también como obras de drenaje, así como en el ámbito urbano para el paso de peatones y ciclistas. Los métodos de optimización empleados han sido tanto métodos de búsqueda local como métodos basados en poblaciones, como son: Random Walk (RW), Descent Local Search (DLS), Simulated Annealing (SA), Threshold Accepting (TA), Genetic Algorithms (GA) y Memetic Algorithms (MA). La estructura se define por un conjunto de variables y parámetros. El número de variables empleado es de 50, que se pueden dividir en 3 geométricos, 3 tipos de hormigón y 44 relativos a la armadura. En el modelo propuesto se ha tenido en cuenta la aplicación práctica de la ejecución, y así, todas las armaduras se disponen a separaciones ejecutables en obra. La función objetivo empleada incluye el coste del hormigón y de acero, considerando la diferente dificultad de colocación de las barras de mayor o menor diámetro, así como el coste de los encofrados y cimbra. Los resultados obtenidos para un paso inferior concreto muestran que la selección aleatoria de las variables no es una estrategia de optimización efectiva; el mejor coste por unidad de longitud es de 5206,107 ¿. El DLS mejora esta solución alcanzando costes de 4722,301 ¿, sin embargo este método tiende a una convergencia prematura dado que no es capaz de escapar de mínimos locales de baja calidad. TA y SA encuentran soluciones con coste de 4592,300 ¿. GA y MA se han aplicado tanto en máquinas secuenciales como en sistemas de ordenadores en paralelo obteniendo con los MA el mejor result
