La computación evolutiva y la Ingeniería Civil

Introducción

Diseño y optimización. En todas la ramas de la ingeniería se necesitan herramientas que nos ayuden a presentar soluciones novedosas y que tengan un alto nivel de eficiencia. En general los métodos de optimización pueden clasificarse en dos tipos: los métodos heurísticos y los métodos deterministas. Algunos procedimientos deterministas de optimización son: Escalando la Colina, Multiplicadores Lagrange, Programación Matemática entre otros. En heurísticas o métodos estocásticos tenemos por ejemplo a la Computación Evolutiva, Recocido Simulado y Búsqueda Tabú.

Computación evolutiva e Ingeniería Civil. Desde el nacimiento de la computación evolutiva, por la década de los 70’s, con el trabajo de J. Holland, surge como un paradigma estrechamente ligado a la Ingeniería Civil debido a que uno de sus más grandes precursores, David E. Goldberg, es Ing. Civil. La aportación de este ultimo fue el realizar una aplicación del control de una linea de tuberías para gas por medio de Algoritmos Genéticos.  A partir de ese momento de se desprendieron muchos trabajos en muchas áreas de la ingeniería en general y hasta la fecha sigue habiendo contribuciones importantes. Es común tener aplicaciones en la optimización de puentes, piezas mecánicas, sistemas de arriostramiento sísmico de edificios, distribución y tamaño de pilotes de cimentación, armaduras de acero y marcos de concreto.

Primeros pasos

La escuela americana y la escuela europea. Se desarrollan, casi a la par, dos escuelas que inician la llamada computación evolutiva,  esto por la década de los 60’s.  Unos de los principales representantes de la escuela europea fueron Rechenberg y Schwefel (1965) que para ese tiempo implementaron un algoritmo llamado «Evolution strategy».  J. Holland para ese tiempo también estaba trabajando en sus llamados «Planes Reproductivos» que después se popularizaron como Algoritmos Genéticos. Como principio estas dos técnicas utilizan la filosofía de la Evolución de la Especies establecida por Darwin en donde los cambios en grupo de individuos a través de las generaciones se van dando por su adaptabilidad al medio ambiente, su capacidad de reproducirse y transmitir su información genética y por mutaciones a su desarrollo normal.

En general un algoritmo evolutivo tiene la siguiente estructura:

1. Se introducen datos del problema y parámetros de la corrida.
2. Se generan de manera aleatoria o guiada un número determinado de soluciones del problema
3. Se evalúan las soluciones y se les asigna una calificación
4. Se clasifican y se forman las ternas que se van a modificar para pasar a la siguiente generación
5. Se aplican los operadores evolutivos (Mutación, reproducción, cruzamiento o eliminación)
6. Se revisan los criterios de paro. Pueden ser por convergencia o número de iteraciones.
7. Se para o se vuelve al paso 3.

En el siguiente post….Auge, Aplicaciones y tendencias actuales 

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