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"Optimización heurística de pilas rectangulares huecas de hormigón armado"

HyA 244 (2007, trimestre 2) (Descargar PDF)

Páginas:

67-80

Autores:

Martínez Martín, F.; Perea de Dios, C.; Yepes Piqueras, V.; Hospitaler Pérez, A.; González Vidosa, F.

Título en inglés:

Heuristic optimization of reinforced concrete hollow rectangular piers

Resumen en español:

El trabajo se centra en optimizar los costes de pilas rectangulares huecas de viaductos pretensados mediante métodos heurísticos y metaheurísticos, demostrando su efectividad. La evaluación de cada una de las soluciones se lleva a cabo mediante un módulo de comprobación según la Instrucción EHE y Eurocódigo 2. El cálculo de esfuerzos se realiza aplicando las cargas de la IAP-98 y la comprobación frente a inestabilidad se hace por el método de Arenas y Villegas. Los métodos heurísticos utilizados son la búsqueda aleatoria y el gradiente. Y los métodos metaheurísticos son la búsqueda de aceptación por umbrales y las colonias de hormigas. Todos los métodos de búsqueda han sido aplicados a una pila tipo de 23.97 m de altura. Se concluye que la colonia de hormigas es la metaheurística más eficiente de las 4 heurísticas comparadas.

Resumen en inglés:

This paper deals with the optimization of costs of reinforced concrete rectangular hollow section piers used in road and railways construction. It shows the efficiency of four heuristic and metaheuristic optimization algorithms. The evaluation of each solution is performed using a computer module according to the Spanish Code EHE and Eurocode 2. The calculation of stress resultants applies loads according to the national IAP provisions and the verification against instability follows the method proposed by Arenas y Villegas. Heuristic methods used are the random walk and the gradient method. The metaheuristic methods used are the threshold accepting method and the ant colony method. The four methods have been applied to the same rectangular hollow pier of 23.97 m of vertical height. The comparison of the four heuristic algorithms leads to the conclusion that the ant colony algorithm is more efficient.