Решение многокритериальной задачи рационального размещения несущих стен с помощью генетического алгоритма

Рациональное размещение несущих стен остается сложной и малоизученной задачей, несмотря на большое количество алгоритмов и моделей решения схожей задачи размещения колонн. Основными факторами сложности являются большое количество вариантов решения, большое время, требуемое для оценки полученного пла...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Vladislav Zinov, Vadim Kartak, Yulia Valiakhmetova
Format: Article
Language:English
Published: Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center 2025-04-01
Series:Информатика и автоматизация
Subjects:
Online Access:https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/16694
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Рациональное размещение несущих стен остается сложной и малоизученной задачей, несмотря на большое количество алгоритмов и моделей решения схожей задачи размещения колонн. Основными факторами сложности являются большое количество вариантов решения, большое время, требуемое для оценки полученного плана размещения на деформации, а также – многокритериальный характер. Кроме нелинейного критерия оценки деформаций требуется минимизировать протяженность несущих стен и количество различных уникальных типоразмеров. В статье предложена модель задачи размещения несущих стен, разбивающая стены на функциональные участки с некоторым шагом и учитывающая перечисленные критерии. При этом соседствующие участки стен одной функциональности объединяются в сегменты. Комбинаторный вид разбиения стен в модели задачи позволяет применить генетические алгоритмы для её решения. Поэтому была предложена новая схема многокритериального генетического алгоритма, содержащая метрики расчёта разнообразия фенотипа и генотипа популяции. Представлены модификации операторов скрещивания, мутации и селекции, учитывающие сегментальный вид генотипа стен. Анализ сравнения разработанного алгоритма с другими многокритериальными генетическими алгоритмами показал, что, несмотря на в 2 раза более длительное время выполнения, разработанный алгоритм находит в среднем в 3 раза больше недоминируемых решений на общем множестве, особенно с меньшим значением оценки деформаций. Предложенная модель разительно отличается от предлагаемых ранее с точки зрения оперирования с деформациями в системах опоры-плита, лишь сравнивая между собой планы размещения, а не рассчитывая точные оценки армирования, что зачастую бывает излишне на ранних этапах. Предложенная схема генетического алгоритма увеличивает количество найденных недоминируемых решений без потери их разнообразия, жертвуя временем выполнения, и может быть использована для решения других многокритериальных задач с учётом указанных особенностей. Разработанный алгоритм был легко интегрирован в программное средство поддержки принятия решений на базе САПР и может быть использован на практике специалистами.
ISSN:2713-3192
2713-3206