論文の概要: Boosting the Efficiency of Metaheuristics Through Opposition-Based Learning in Optimum Locating of Control Systems in Tall Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05864v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 13:05:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:27.999366
• Title: Boosting the Efficiency of Metaheuristics Through Opposition-Based Learning in Optimum Locating of Control Systems in Tall Buildings
• Title（参考訳）: 高層建物の最適配置における最適学習によるメタヒューリスティックスの効率化
• Authors: Salar Farahmand-Tabar, Sina Shirgir,
• Abstract要約: 対位法に基づく学習はメタヒューリスティックアルゴリズムの性能向上に有効な手法である。 工学的問題への反対戦略の適用に関する事例研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Opposition-based learning (OBL) is an effective approach to improve the performance of metaheuristic optimization algorithms, which are commonly used for solving complex engineering problems. This chapter provides a comprehensive review of the literature on the use of opposition strategies in metaheuristic optimization algorithms, discussing the benefits and limitations of this approach. An overview of the opposition strategy concept, its various implementations, and its impact on the performance of metaheuristic algorithms are presented. Furthermore, case studies on the application of opposition strategies in engineering problems are provided, including the optimum locating of control systems in tall building. A shear frame with Magnetorheological (MR) fluid damper is considered as a case study. The results demonstrate that the incorporation of opposition strategies in metaheuristic algorithms significantly enhances the quality and speed of the optimization process. This chapter aims to provide a clear understanding of the opposition strategy in metaheuristic optimization algorithms and its engineering applications, with the ultimate goal of facilitating its adoption in real-world engineering problems.
• Abstract（参考訳）: OBL(Oopposition-based Learning)は、メタヒューリスティック最適化アルゴリズムの性能向上のための効果的な手法である。 この章はメタヒューリスティック最適化アルゴリズムにおける反対戦略の使用に関する文献を包括的にレビューし、このアプローチの利点と限界について議論する。 メタヒューリスティックアルゴリズムの性能に対する反対戦略の考え方,その実装,およびその影響について概説する。 さらに,高層建築物における制御システムの最適配置など,工学的問題への反対戦略の適用事例について考察した。 磁気粘性流体ダンパーを用いたせん断フレームをケーススタディとして検討した。 その結果,メタヒューリスティックアルゴリズムにおける反対戦略の導入は,最適化プロセスの品質と速度を大幅に向上させることが示された。 この章は、メタヒューリスティック最適化アルゴリズムとその工学的応用における反対戦略を明確に理解することを目的としています。

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