Algoritmos evolutivos para el diseño estructural: estado del arte y caso estudio

Abstract

En el presente trabajo se realiza un estudio de los algoritmos genéticos y evolutivos centrado en el diseño estructural, analizando las investigaciones y trabajos previamente realizados en esta materia respecto a su formulación teórica, características claves, variantes y aplicaciones prácticas, permitiendo esclarecer sus ventajas y diferencias respecto a otros tipos de algoritmos y métodos de trabajo. El objetivo del trabajo es desarrollar un estudio del estado del arte de los métodos de diseño basados en algoritmos generativos y evolutivos, entregando sus componentes principales y variantes en diversas investigaciones, con el fin de clasificar dichos métodos en torno a sus posibilidades de aplicación. Para finalmente, aplicar uno de estos algoritmos sobre una estructura de estudio, para evaluar su posible desempeño en edificios de hormigón armado. Inicialmente, se recopila la bibliografía relacionada al diseño estructural, la cual se analiza identificando las principales características, ventajas y desventajas para cada método de diseño. Luego, se genera una clasificación de los distintos métodos en función de sus aplicaciones. Posteriormente, se selecciona el problema de estudio que se busca solucionar, junto con el algoritmo aplicable más adecuado dentro de los entregados en el estado del arte recién estudiado. Finalmente, se analizan las soluciones entregadas por el método evolutivo o generativo. Dentro de los resultados esperados de este trabajo, se encuentra no solo el desarrollo del estado del arte de los algoritmos evolutivos sino la comprensión e identificación del mejor método de optimización basado en dichos algoritmos, para resolver un problema estructural, gracias al análisis de las distintas características que poseen los distintos métodos; Además, se espera la obtención de candidatos a solución óptimos de acuerdo al problema planteado para posterior análisis e identificación de problemas en el desarrollo del proceso.