A comparative study of two meta-heuristic algorithms for optimum design of reinforced concrete frames
Author(s):
Abstract:
This article presents the application of two algorithms: heuristic big bang-big crunch (HBB-BC) and a heuristic particle swarm ant colony optimization (HPSACO) to discrete optimization of reinforced concrete planar frames subject to combinations of gravity and lateral loads based on ACI 318-08 code. The objective function is the total cost of the frame which includes the cost of concrete, formwork and reinforcing steel for all members of the frame. The heuristic big bang-big crunch (HBB-BC) is based on BB-BC and a harmony search (HS) scheme to deal with the variable constraints. The HPSACO algorithm is a combination of particle swarm with passive congregation (PSOPC), ant colony optimization (ACO), and harmony search scheme (HS) algorithms. In this paper, by using the capacity of BB-BC in ACO stage of HPSACO, its performance is improved. Some design examples are tested using these methods and the results are compared.
Language:
English
Published:
International Journal of Civil Engineering, Volume:9 Issue: 3, Sep 2011
Page:
193
magiran.com/p900825
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!