Tối ưu hóa dầm bêtông cốt thép dự ứng lực căng trước bằng thuật toán di truyền

Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA BK TP HCM -[@\ NGUYỄN TRƯỜNG SƠN ĐỀ TÀI: TỐI ƯU HÓA DẦM BÊTÔNG CỐT THÉP DỰ ỨNG LỰC CĂNG TRƯỚC BẰNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN Chuyên ngành: CẦU, TUYNEN VÀ CÁC CÔNG TRÌNH XÂY DỰNG KHÁC TRÊN ĐƯỜNG ÔTÔ VÀ ĐƯỜNG SẮT Mã số ngành: 2-15-10 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HCM, THÁNG 06 NĂM 2005 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HCM PHÒNG ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC Cộng hòa Xã hội Chủ Nghóa Việt Nam Độc lập- Tự do- Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ I GIỚI THIỆU BẢN THÂN Họ tên học viên: Nguyễn Trường Sơn Phái: Nam Ngày tháng năm sinh: 04/01/1979 Nơi sinh: ĐàLạt- Lâm Đồng Chuyên ngành: Cầu, tuynen công trình Mã số ngành: 2-15-10 xây dựng khác đường ôtô đường sắt Khóa :14 (2003) MSHV:00103025 II TÊN ĐỀ TÀI: Tính toán tối ưu hóa dầm bêtông cốt thép dự ứng lực căng trước thuật toán di truyền III NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG LUẬN VĂN: 3.1 Nhiệm vụ: Tính toán tối ưu hóa kích thước dầm bêtông cốt thép dự ứng lực căng trước nhịp giản đơn thuật toán di truyền với số điều kiện đặc trưng biết trước (tải trọng, khổ cầu, loại cáp dự ứng lực, Mác bêtông…) 3.2 Nội dung luận văn: Nghiên cứu thuật giải di truyền, áp dụng vào toán cụ thể, phân tích đánh giá kết IV: Ngày giao nhiệm vụ: V: Ngày hoàn thành nhiệm vụ: VI: Họ tên giáo viên hướng dẫn: Giáo viên hướng dẫn : PGS-TS Bùi Công Thành Giáo viên hướng dẫn Chủ nhiệm môn quản lý chuyên ngành PGS-TS BÙI CÔNG THÀNH TS LÊ THỊ BÍCH THỦY Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội đồng Chuyên ngành thông qua TP Hồ Chí Minh, ngày…… tháng…….năm 2005 PHÒNG ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC KHOA QUẢN NGÀNH CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: PGS-TS Bùi Công Thành Chữ ký: PSG-TS Bùi Công Thành Cán chấm nhận xét 1:………………………………………………………… Chữ ký: …………………………………………… Cán chấm nhận xét 2:………………………………………………………… Chữ ký: …………………………………………… Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày……….tháng………năm 2005 LỜI CẢM ƠN Xin chân thành cảm ơn tốt đẹp mà có!!! Trước tiên, xin ghi khắc, tri ân công ơn Thầy hướng dẫn PGS-TS Bùi Công Thành, người khơi lên niềm đam mê nghiên cứu; định hướng cho mục tiêu nghiên cứu; dẫn dắt, hướng dẫn trình thực đề tài Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến Ban giám hiệu trường Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh, thầy cô khoa Xây dựng, môn Cầu đường cho kiến thức, kinh nghiệm năm học đại học thời gian năm trình học cao học trường Con xin ba mẹ ghi nhận nổ lực thời gian qua, phần nhỏ mang lại mong đợi ba mẹ Công ơn ba mẹ, nâng đỡ động viên gia đình tảng để thành công Em Nam anh! Nếu em anh gặp nhiều khó khăn Thương em nhiều TP Hồ Chí Minh 28 /06/2005 Nguyễn Trường Sơn Mục lục MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU …………………………………………………………………………………………………………………… Sự cần thiết đề tài nghiên cứu…………………………………… Mục tiêu nghiên cứu……………………………………………… Phương pháp nghiên cứu……………………………………… PHẦN 1: TỔNG QUAN……………………………………………………………………………………………………… I CÁC DẠNG CƠ BẢN CỦA KẾT CẤU NHỊP DẦM GIẢN ĐƠN CÓ CỐT THÉP ỨNG SUẤT TRƯỚC……………… ……………… 1.1 Các hệ thống bố trí cốt thép ứng suất trước dầm giản đơn… 1.2 Các phương pháp chế tạo dầm giản đơn có ứng suất trước…… … II BÀI TOÁN TỐI ƯU…………………………………………… 2.1 Hàm mục tiêu…………………………………………… ……… 2.2 Tập hợp biến số………………………………… 2.3 Tập hợp điều kiện ràng buộc……… ………… III THUẬT TOÁN DI TRUYỀN……………………………… 3.1 Khái niệm bản………………………………… 3.2 Sự phát triển thuật toán di truyền……… ……… PHẦN 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT………………………………………………………………………………………… CHƯƠNG 1: DẦM BÊTÔNG CỐT THÉP ỨNG SUẤT TRƯỚC……… 1.1 Trình tự tính toán tổng quát dầm ứng suất trước……… 1.2 Sơ chọn tiết diện dầm cấu tạo cốt thép………………… 1.2.1 Những kích thước tiết diện ……………………… 1.2.2 Cốt thép ứng suất trước FT cách trí cốt thép tiết diện ngang…………………………………………………………… 1.2.3 Bố trí cốt thép ứng suất trước theo chiều dọc dầm 1.2.4 Cốt thép thường dầm ứng suất trước… ……… 1.3 Điều kiện cần thoả mãn dầm BTCT-ƯST………… CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN TỐI ƯU…………………………………………… 2.1 Bài toán tối ưu vấn đề mô hình hoá toán học…………… 2.1.1 Bài toán tối ưu…………………………………………………………… 2.1.2 Vấn đề mô hình hoá toán học……………………………………… 2.2 Bài toán tối ưu hoá tổng quát phân loại toán……… 2.2.1 Bài toán tối ưu hoá tổng quát……………………………………… 2.2.2 Phân loại toán tối öu……………………………………… 3 5 7 7 8 12 12 12 13 13 14 15 15 16 17 17 17 17 18 18 19 Mục lục 2.3 Một số phương pháp giải toán tối ưu quy hoạch phi tuyến có ràng buộc………………………………………………… …… 2.4 Xử lý ràng buộc hàm phạt…………………… .……… 2.4.1 Khái quát………………………………………………………… ………… 2.4.2 Xử lý ràng buộc GA…………………………………… 2.4.3 Hàm phạt…………………………………………………………………… 2.4.3.1 Phạt chết…………………………………………………… 2.4.3.2 Phạt tónh…………………………………………………… 2.4.3.3 Phạt động………………………………………………… 2.4.3.4 Phạt mô luyện thép……………………… 2.4.3.5 Phạt thích nghi………………………………………… 2.4.3.6 Cô lập GA………………………………………………… 2.4.3.7 Phạt đồng tiến hóa…………………………………… CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN DI TRUYỀN …………………………… 3.1 Những khái quát thuật toán di truyền…………… … 3.1.1 Khái niệm tổng quan thuật giải di truyền………… 3.1.2 Những đặc điểm thuật giải di truyền………… 3.2 Các thao tác toán tử thuật giải di truyền…………… 3.2.1 Các thao tác thuật giải di truyền……………… 3.2.2 Các toán tử thuật giải di truyền……………… 3.3 Cơ chế thực thuật toán di truyền……………………… 3.4 Nguyên lý hoạt động thuật toán di truyền……… 3.5 Cấu trúc liệu………………………………………… … 3.5.1 Cấu trúc liệu nhiễm sắc thể…………………………… 3.5.2 Cấu trúc liệu biến thiết kế……………………………… 3.5.3 Cấu trúc liệu giá trị hàm mục tiêu………………… 3.5.4 Cấu trúc liệu giá trị hàm thích nghi……………… 3.6 Đa quần thể…………………………………………………… 3.7 Các khái niệm Matlab sử dụng thuật toán di truyền… 3.7.1 Dạng quần thể…………………………………………….……………… 3.7.2 Kích thước quần thể…………………………………………………… 3.7.3 Khởi tạo hàm……………………………………………………………… 3.7.4 Mức độ đánh giá ban đầu…………………………………………… 3.7.5 Khoảng chênh lệch độ thích nghi cá thể quần thể……………………………………………………………………… 3.7.6 Thay đổi độ thích nghi- Hàm đánh giá……………………… 3.7.7 Lựa chọn cá thể…………………………………………………………… 3.7.8 Chọn lọc tinh hoa………………………………………………………… 3.7.9 Xác suất lai………………………………………………………………… 19 20 20 20 21 22 22 23 24 25 27 27 29 29 29 30 32 32 32 33 35 38 39 39 39 40 40 42 42 42 42 42 42 43 43 44 44 Muïc luïc 3.7.10 Hàm Đột biến…………………………………………………………… 3.7.11 Hàm lai tạo………………………………………………………………… 3.7.12 Sự di trú…………………………………………………………………… PHẦN 3: THIẾT LẬP BÀI TOÁN…………………………………………………………………………………… CHƯƠNG 1: CÁC GIẢ THIẾT VÀ CƠ SỞ BAN ĐẦU……… 1.1 Đặt vấn đề………………………………………… ………… 1.2 Các giả thiết tính toán- định nghóa thông số tính toán…… … 1.2.1 Các thông số ban đầu………………………………………………… 1.2.2 Các thông số cho trước toán………………………… 1.2.3 Các thông số cần xác định (biến số) toán……… 1.3 Cơ sở tính toán- Thiết lập điều kiện ổn định, biến dạng kích thước hình học……………………………… …… 1.3.1 Xác định hệ số phân bố ngang cho dầm biên……………… 1.3.2 Xác định tónh tải giai đoạn I II……………………………… 1.3.3 Nội lực dầm chủ mặt cắt điển hình………………… 1.3.4 Xác định đặc trưng hình học mặt cắt ngang… 1.3.5 Xác định điều kiện ràng buộc cường độ………………… 1.3.6 Xác định điều kiện ràng buộc kiểm toán chống nứt theo ứng suất pháp……………………………………………………………… 1.3.7 Điều kiện độ võng dầm hoạt tải………………… 1.3.8 Điều kiện kích thước hình học dầm số lượng cốt thép………………………………………………………………………………… CHƯƠNG 2: THIẾT LẬP BÀI TOÁN TỐI ƯU………… ……… 2.1 Các biến số……………………………………………… 2.2 Hàm mục tiêu…………………………………………… 2.3 Các điều kiện ràng buộc…………………… …… 2.4 Bài toán tối ưu……………………………………… PHẦN 4: NGHIÊN CỨU BẰNG SỐ…………………… .…………………………… CHƯƠNG 1: PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC THÔNG SỐ TRONG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN TỚI KẾT QUẢ……… .……………… 1.1 Phân tích ảnh hưởng biên ràng buộc tới nghiệm toán…………………………………………………………… 1.2 Phân tích ảnh hưởng số cá thể quần thể tới nghiệm toán………………………………………………………… 1.3 Phân tích ảnh hưởng thông số hàm phạt tới nghiệm toán……………………………………………………… 1.4 Phân tích ảnh hưởng hệ số Scale Shrink toán tử đột biến tới tốc độ hội tụ toán……………………… 1.4.1 Với Scale=0.1, cho giá trị Shrink thay đổi………………… 44 46 47 49 49 49 49 49 50 51 52 52 53 54 56 57 57 59 59 60 60 60 60 61 63 63 63 64 66 71 71 Muïc lục 1.4.2 Với Scale=1, cho giá trị Shrink thay đổi…………………… 1.4.3 Với Shrink =0.1, cho giá trị Scale thay đổi………………… 1.4.4 Với Shrink =1, cho giá trị Scale thay đổi…………………… 1.4.5 nh hưởng đến quần thể……………………………………………… 1.5 Phân tích ảnh hưởng khoảng chênh lệch độ thích nghi cá thể quần thể (gọi tắt khoảng chênh lệch-initial range) tới nghiệm toán………………………………… 1.6 Phân tích ảnh hưởng xác suất lai tới nghiệm toán… 1.7 Tìm nghiệm tối ưu thông qua thông số chọn……… CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THUẬT GIẢI DI TRUYỀN 2.1 Bài toán Magnel …………………… .…… 2.2 giải toán Magnel thuật giải di truyền……… … PHẦN 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ………………………………………………………………………… Kết luận……………………………………………… Các vấn đề tồn tại- Một vài kiến nghị hướng phát triển…… TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………………………………………………………………… PHẦN PHỤ LỤC……………………………………………………………………………………………………………………… Chương trình tính toán tối ưu dầm bêtông cố thép dự ứng lực căng trước thuật toán di truyền………………… …………… Các hàm liên quan……………………………………… Chương trình giải toán Magnel ……………… … Các hàm để giải toán Magnel ……………… .… TÓM TẮT LÝ LỊCH……………………………………………………………………………………………………………… \\@[[ 73 74 76 77 83 92 100 101 101 103 105 105 107 108 112 112 114 119 120 122 Phần mở đầu PHẦN MỞ ĐẦU: I SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU: Trong điều kiện phát triển Việt Nam, việc xây dựng sở hạ tầng yếu tố mang tính chất định đến tiềm xu phát triển Xã hội tất lãnh vực Kinh tế, trị, Văn hoá… Sự phát triển mạnh mẽ công nghệ xây dựng lãnh vực liên quan công nghệ máy tính, phát triển thuật toán… đặt thách thức đòi hỏi nghiên cứu, tiếp nhận, đóng góp vào phát triển Trong lãnh vực xây dựng cầu, việc thiết kế dầm vấn đề tính toán tối ưu kết cấu chưa quan tâm Thông thường việc thiết kế đưa kích thước tiết diện trước theo kinh nghiệm, sau dùng quy chuẩn dựa triết lý thiết kế để phân tích đánh giá thoả mãn tiết diện Việc thiết kế kết cấu theo phương pháp tối ưu giảm nhiều kinh phí nguyên vật liệu chế tạo kết cấu, đảm bảo tiêu kinh tế hiệu Việc phân tích tối ưu dầm bêtông cốt thép ứng suất trước theo phương pháp tối ưu thông thường phương pháp quy hoạch toán học gặp nhiều khó khăn nhiều lý khác nhau, lí trình thiết kế, hàm mục tiêu hàm ràng buộc có mức độ phi tuyến cao, đồng thời có nhiều biến số trình thiết kế Để xử lý vấn đề trên, có phương pháp tỏ hữu hiệu việc giải quyết, sử dụng thuật toán di truyền Đây thuật toán có tiềm phát triển cách mạnh mẽ nhiều lãnh vực thiết kế tối ưu Như vậy, dùng thuật toán di truyền để thiết kế tối ưu cho dầm bêtông cốt thép ứng suất trước vấn đề cần nghiên cứu có hướng ứng dụng cụ thể II MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU: Do tính chất vấn đề, nội dung chủ yếu luận văn tập trung điểm sau: - Tìm hiểu phương pháp tối ưu hoá thuật toán di truyền để áp dụng vào toán tối ưu cấu kiện dầm bêtông cốt thép ứng suất trước - Xây dựng chương trình tính tối ưu kết cấu dầm thuật toán di truyền sở sử dụng ngôn ngữ Matlab để giải vấn đề Trang Phần mở đầu - Phân tích đánh giá kết thực Chỉ xem xét mức độ nghiên cứu lý thuyết, việc áp dụng cụ thể vào thực tế phát triển sau điều kiện định III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: Việc nghiên cứu thực dựa sở lý thuyết sẵn có tính toán thiết kế dầm bêtông cốt thép ứng suất trước theo quy chuẩn hành thuật toán di truyền Trong đó, nghiên cứu thuật giải di truyền, dựa vào lý thuyết chấp nhận đồng thời nghiên cứu thêm số phạm vi nhỏ thuộc báo cáo khoa học giới (có tính chất liên quan) nhằm thực đề tài cách tốt Do tính chất nghiên cứu lý thuyết, kết việc nghiên cứu phải kiểm nghiệm, so sánh, đánh giá số phương pháp nghiên cứu áp dụng thực tế Trên kết đánh giá này, đề xuất phương án để nghiên cứu phát triển thêm để có khả áp dụng toán vào thực tiễn \\@[[ Trang Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Andrew Chipperfield, Peter Fleming, Hartmut Pohlheim and Carlos Fonseca (1994) Genetic Algorithm Toolbox- for use with Matlab, University of Sheffield [2] Bộ Giao Thông Vận Tải (2001) - Tiêu chuẩn kỹ thuật công trình giao thông tập 8-Tiêu chuẩn thiết kế cầu 22TCN-272-01- NXB Giao thông vận tải [3] Carlos A Felippa (2003) Introduction to finite element methods- University of Colorado 4] Demetrios E.Tonias, P.E(1994)- Bridge Engineering- McGraw-Hill, Inc [5] Đinh Mạnh Tường (2003) – Cấu trúc liệu thuật toán- Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật [6] Frederick S.Merritt, M.Kent Loftin & Jonathan T Ricketts(1996) Standard handbook for cilvil engineers-McGraw_Hill [7] Garret N Vanderplaats (1984) - Numerical optimization techniques for engineering design- McGraw-Hill Book Company [8] Hartmut Pohlheim (2004)- GEATbx Tutorial Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for use with Matlab- version 3.5a [9] Lance Chambers (1995) Practical Handbook of Genetic Algorithms, VolumeI+II, CRC Press [10] Lê Đức Hiển (2003) Thiết kết tối ưu dầm bêtông cốt thép dùng thuật giải di truyền- Luận văn thạc sỹ khoá 13- ĐH Bách khoa TP Hồ Chí Minh [11] Lê Trung Kiên(2003) Tối ưu hệ dàn phẳng sử dụng thuật toán di truyền Luận văn cao học, khóa 11, ĐH Bách Khoa TP HCM [12] Michalewicz, Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, 3rd ed., Springer, 1996 [13] N.I.Polivanov (1979)-Thiết kế cầu Bêtông cốt thép cầu thép đường ôtô- NXB Khoa học Kỹ thuật Hà Nội, Nguyễn Hoài Sơn (2000) Ứng dụng Matlab tính toán kỹ thuật - NXB Đại học quốc gia TP Hồ Chí Minh [14] Nguyễn Văn Nhậm, Nguyễn Viết Trung (1994) –Hướng dẫn thiết kế cầu BTCT-DƯL, cầu dầm thép liên hợp BTCT- Tập 1-Trường ĐH Giao thông Vận tải [15] S.Y.Mahfouz, (1999), Design optimization of Structural Steel Work,Department of Cilvil and Environmental Engineering, University of Bradford, UK [16] Sokolnikoff Redheffer(1966) Mathematics of physics and modern Trang 108 Tài liệu tham khảo [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] engineering- McGraw-Hill Thái Quốc Dũng(2004) Thiết kế tối ưu kết cấu khung composite sử dụng thuật toán di truyền Luận văn cao học, khóa 13, ĐH Bách Khoa TP HCM Uri Kirsch (1981) Optimum structure design- McGraw-Hill Book Company Võ Như Cầu (2003) Tính toán kết cấu theo phương pháp tối ưu- NXB Xây dựng William J.Palm III (1998) Introduction to Matlab for engineers McGrawHill Các báo: A.J Chipperfield and P.J Fleming, The MatLab Genetic Algorithm Toolbox, IEE Colloquium on Applied Control Techniques Using MATLAB, Digest No 1995/014, 26/01/95 A.Kucerova, A.Ibrahimbegovíc, C Knopf-Lenoir, and P Villon, Optimal degign and Optimal Control of Non-linear Structures using Genetic Algorithms, research project of the Czech Ministry of Education, MSM 2100000003 and French Ministry of Research are gratefully acknowledged Benjamin W.Wah and Yi-Xin Chen, Constrained Genetic Algorithms and their Applications in Nonlinear Constrained Optimization, Proc.12th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, November 2000 Branislav Brutovskyù, Approach to selected multiparameter physical problems, Dissertation, Faculty of science, P.J Safaùrik University, Kosice, Slovakia, 1998 Burhaneddin SanDikci,Genetic Algorithms, In partial fufilment of the requirements for the course IE 572 Spring 2000 Deepti Chafekar, Jiang Xuan, Khaled Rasheed, Constrained Multi-Objective Optimization Using Steady State Genetic Algorithms, Computer Science Department, University of Georgia Athens, Genetic Algorithm 30602 USA IsKander Kort and El GhaZali Talbi, (2001)An experrimental Study of MultiObjective Genetic algorithms,Studia Infomatica Universalis, p138-p156 J.S.R Jang, C.T Sun and E Mizutani, An example from Neuro-Fuzzy and Soft Computing Jian-Hung Chen, David E Goldberg,Shinn-Ying Ho and Kumara Sastry(2002),Fitness Inheritance in Multi-Objective Optimization, IlliGAl Report No 2002017 John Conner, An Introduction to Genetic Algorithms, The Pennsylvania University, October 2003 Trang 109 Tài liệu tham khảo [31] Kalyanmoy Deb, A Short course on Genetic Algorithms for Engineerring Optimization,Indian Institute of Technology Kanpur, 7-9 April, 2004 [32] Kei Ohnishi, Kumara Sastry,Ying-ping Chen and David E Goldberg, Inducing Sequentiality Using Gramatical Genetic Codes, IlliGAl Report No 2004007, January 2004 [33] Kumara Sastry and Guanghua Xiao (2001) Cluster Optimization Using Extended Compact Genetic Algorithm, IlliGAl Report No 2001016 [34] Kumara Sastry, D.D Johnson, David E.Goldberg, and Pascal Bellon, Genetic Programming for Multiscale Modeling, IlliGAl Report No 2004019, April 2004 [35] Kumara Sastry, David E.Goldberg, and Martin Pelikan, Efficiency Enhancement of Probabilistic Model Building Genetic Algorithms, IlliGAl Report No 2004020, February, 2004 [36] Lê Đức Hiển – Bùi Công Thành Ứng dụng thuật toán di truyền tính toán dầm BTCT đơn giản- Tạp Chí Xây Dựng tháng 11 năm2003 trang [37] Kumara Sastry, Una-May O'Reilly, and David E.Goldberg, Population Sizing for Genetic Programming Based on Upon Decision Making, IlliGAl Report No 2004028, April 2004 [38] Manoj K Jha, Cyrus McCall and Paul Schonfeld, Using GIS, Genetic Algorithms, and Visualization in Highway Development, Computer-Aided Cilvi and Infrastructure Engineering 16(6) (2001) 399-414 [39] Marcos M Silvoso, Eduardo M.R.Fairbairn, Member ASCE Romildo D.T.Filho, Nelson F.F Ebecken, and Joseù L.D Alves,Optimization of Dam Construction cost using Genetic Algorithms, 16th ASCE Engineering Mechanics Conference, July 16-18,2003, University of Washington, Seattle [40] Martin Pelikan and Kumara Sastry, Fitness Inheritance in the Bayessian Optimization Algorithm, IlliGAl Report No 2004009, February 2004 [41] Ozgur Yeniay, Penalty function methods for constrained optimization with Genetic Algorithms, Hacettepe University, Faculty of Science, Department of Statistics, 06532 [42] Paul Charbonneau, An Introduction to Genetic Algorithms for Numerical Optimization , National center Atmospheric research Boulder, Colorado, Ncar/TN-450+IA, Ncar Technical Note, March 2002 [43] Rao Vemuri, Genetic Algorithms, Computer Society Meeting June 1997, Ottawa [44] Tian-Li Yu and David E Goldberg, Dependency structure Matrix Analysis: Off-line Utility of the Dependency Structure Matrix Genetic Algorithms, IlliGAl Report No 2004016, April 2004 Trang 110 Tài liệu tham khảo [45] Tian-Li Yu and David E Goldberg, Quanlity and Efficiency of Model Building for Genetic Algorithms, IlliGAl Report No 2004014, January 2004 [46] Tomoyuki Hiroyasu, Mitsunori Miki and Sinya Watanabe, Divided Range Genetic Algorithms in Multi-Objective Optimization Problems International Wokshop on Emergent Synthesis- IWAS'90 December 6-7, 1999, Kobe [47] Wei Lu, Optimum Design of Cold-Formed Steel Purlins Using Genetic Algorithms,Helsinki University of Technology Laboratory of Steel Structures Publications 25, Espoo 2003 [48] Ying-ping Chen , Extending the Scalability of Linkage Learning Genetic Algorithm: Theory and practice, IlliGAl Report No 2004018, April 2004 [49] Ying-ping Chen and David E Goldberg, Introducing Subchromosome Representations to the linkage learning Genetic Algorithm, IlliGAl Report No 2004011, January 2004 Caùc website: [50] http://www-fp.mcs.anl.gov/otc/Guide/OptWeb [51] http://www.estec.esa.nl/outreach/gatutor/what_are_ga.htm [52] http://citeseer.ist.psu.edu/addcomment [53] http://www.hao.ucar.edu/public/research/si/pikaia/pikaia.html -Instituut voor Plasmafysica Rijnhuizen [54] http://www.economics.ltsn.ac.uk [55] rkumar@mathworks.com Trang 111 Phần 6- Phụ lục PHẦN 6: PHỤ LỤC Sau phần lập trình MatLab giải toán Chỉ in phần số lượng chương trình nhiều: 1.1 Chương trình tính toán tối ưu dầm bêtông cố thép dự ứng lực căng trước thuật toán di truyền: % GA chi co the giai quyet bai toan phi tuyen khong rang buoc, % nhung chung ta co the su dung ham phat de giai quyet cac rang buoc, % bien bai toan co rang buoc tro ve bai toan khong rang buoc % Phuong phap phat la phat gia tri thich nghi cu ham muc tieu neu nhu co cac % rang buoc bi vi pham Luc do, ham muc tieu se lay gia tri cao hon clear; clc; warning off; % CAC THAM SO CUA BAI TOAN Nvar=6;%So bien so Nind=30;%So ca the quan the Maxgen=100;%So the he tinh toan % Matrix=randn(Nind,Nvar)%Quan the dau tien ngau nhien Matrix=repmat([14.5 16 30.658 43.5 36 160 ],Nind,1);%Quan the dau tien gan vung kha thi mientri=[8 4.07 8 96;20 30 100 152 160 160];%Bien cac nghiem % mientri=[0;160]; % mientri=[8 4.07 8 96;9 34 40 60 160]; Scale=1;%Xac suat dot bien ban dau Shrink=1;%Xac suat dot bien pc=0.8;%Xac suat lai nElite=3;% So ca the chon loc tinh hoa nInterval=30;% Sau nInterval thi cac ca the se di tru % -CAC THAM SO PHAT (xu ly rang buoc) -% Cac tham so phat % mu: tham so dung cho rang buoc bat dang thuc c(x) 0; ncon=ncon+1;%dem so rang buoc bi vi pham end end ncon=ncon; fval(ctr) = cFval ; %gia tri cua ham muc tieu if cons(i) > % fval(ctr)=fval(ctr)+mu*ncon+1) fval(ctr) = fval(ctr) - mu*sum(cons(i).^2); %gia tri cua ham muc % tieu,nhung cong them mot luong phat % fval(ctr) = fval(ctr)+(C*ctr)^anpha*sum(cons(i).^beta); else fval(ctr) = fval(ctr); end if (ctr>1 && abs(fval(ctr) - fval(ctr-1))0).^2); % -Cac tinh toan rang buoc function rangbuoc4=dovong(Ltt,Eb,Itd,XB80MMgiua,nuyXB80); P=XB80MMgiua*nuyXB80; fcp=Ltt/400; rangbuoc4=5/384*P*Ltt^4/0.85/Eb/Itd-fcp; % -function rangbuoc2=kiemtoan1(Mmaxtc,x3,ydI,Nd,Ftd,Itd,at,tongxma,xma7,xmaKT) Nd=x3*(xmaKT-tongxma+xma7); xmatemp=Nd/Ftd+Nd*(ydI-at)*ydI/Itd; rangbuoc2=Mmaxtc/Itd*ydI-xmatemp; % -function rangbuoc3=kiemtoan4(dtmcn,Ltt,Itd,ydI,xmaKT,xma5,xma6,Ftd,at,x3,RltNbt) Ndkt4=(xmaKT-xma5-xma6)*x3; xmatemp4=Ndkt4*(1/Ftd+(ydI-at)*ydI/Itd); MbtongTC=dtmcn*2.5*10^(-3)*Ltt^2/8; rangbuoc3=((xmatemp4-MbtongTC/Itd*ydI)*1.1)-RltNbt; % function rangbuoc1=momenchophep(Rub,x2,ho,RTrbt,bc,x1,Rd2,x3,Mmaxtt); xn=(Rd2*x3-RTrbt*(bc-x2)*x1)/(Rub*x2); m2=1.7-0.7*(0.8*xn/ho+0.75); Trang 118 Phần 6- Phụ lục Mcp=m2*Rub*x2*xn*(ho-xn/2)+RTrbt*(bc-x2)*bc*(ho-x1/2); rangbuoc1=Mmaxtt-Mcp; 1.3 Chương trình giải toán Magnel: clear; clc; warning off; % CAC THAM SO CUA BAI TOAN Nvar=2;%So bien so Nind=20;%So ca the quan the Maxgen=100;%So the he tinh toan Matrix=randn(Nind,Nvar)%Quan the dau tien ngau nhien mientri=[0;10]; Scale=1;%Xac suat dot bien ban dau Shrink=1;%Xac suat dot bien pc=0.8;%Xac suat lai nElite=2;% So ca the chon loc tinh hoa nInterval=20;% Sau nInterval thi cac ca the se di tru % -CAC THAM SO PHAT (xu ly rang buoc) -% mu: tham so dung cho rang buoc bat dang thuc c(x) 0; ncon=ncon+1;%dem so rang buoc bi vi pham end end ncon=ncon; fval(ctr) = cFval ; %gia tri cua ham muc tieu if cons(i) > % fval(ctr)=fval(ctr)+mu*ncon+1) fval(ctr) = fval(ctr) - mu*sum(cons(i).^2); %gia tri cua ham muc % tieu,nhung cong them mot luong phat % fval(ctr) = fval(ctr)+(C*ctr)^anpha*sum(cons(i).^beta); else fval(ctr) = fval(ctr); end if (ctr>1 && abs(fval(ctr) - fval(ctr-1))