Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.46
no.4
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pp.409-416
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2009
The structural design problems are acknowledged to be commonly multi-criteria in nature. The various multi-criteria optimization methods are reviewed and the most efficient and easy-to-use Pareto optimal solution methods are applied to structural optimization of a truss and a beam. The result of the study shows that Pareto optimal solution methods can easily be applied to structural optimization with multiple objectives, and the designer can have a choice from those Pareto optimal solutions to meet an appropriate design environment.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.2
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pp.114-126
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2009
In this paper, a versatile multi-criteria optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-criteria decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
This study treats the criteria, considering the fuzziness occurred by optimization design. And we applied two weighting methods to show the relative importance of criteria. This study develops multi-objective optimization programs implementing plain stress analysis by FEM and discrete optimization design uniformaly. The developed program performs a sample design of 10-member steel truss. This study can carry over the multi-objective optimization based on total system fuzzy-genetic algorithms while performing the stress analysis and optimization design. Especially, when general optimization with unreliable constraints is cannot be solve this study can make optimization design closed to realistic with fuzzy theory.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.33
no.4
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pp.69-78
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2010
Multi-criteria ABC inventory classification is one of the most widely employed techniques for efficient inventory control, and it considers more than one criterion for categorizing inventory items into groups of different importance. Recently, Ramanathan (2006) proposed a weighted linear optimization (WLO) model for the problem of multi-criteria ABC inventory classification. The WLO model generates a set of criteria weights for each item and assigns a normalized score to each item for ABC analysis. Although the WLO model is considered to have many advantages, it has a limitation that many items can share the same optimal efficiency score. This limitation can hinder a precise classification of inventory items. To overcome this deficiency, we propose a context-dependent DEA based method for multi-criteria ABC inventory classification problems. In the proposed model, items are first stratified into several efficiency levels, and then the relative attractiveness of each item is measured with respect to less efficient ones. Based on this attractiveness measure, items can be further discriminated in terms of their importance. By a comparative study between the proposed model and the WLO model, we argue that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items.
This paper presents a novel design approach that could generate structural design alternatives having different topologies and then, select the optimum structure from them with simulataneously determining its optimum design variables related to geometry and the member size subjected to the multiple objective design environments. For this purpose, a specialized genetic algorithm, called StrGA_DeAl + MOGA, which can handle the design alternatives and multi-criteria problems very effectively, is developed for the optimal structural design. To validate the developed method, method, plain truss design problems are considered as illustrative example. To begin with, some possible topological of the truss structure are suggested based on the stability criterion that should be satisfied under the given loading condition. Then, with the consideration of the given multi-criteria, several different topology forms are selected as design alternatives for the second step of the conceptual design process. Based on the chosen topolgy of truss structures, the sizing or shaping optimization process starts to determine the optimum design parameters. Ten-bar truss problems are given in the paper to confirm the above concept and methodology.
In order to improve the crane-hook's performance and service life, we formulate a multi-criteria shape design problem considering practical conditions. The structural weight, the displacement at specified points and the induced matrix norm of stiffness matrix are adopted as the evaluation items to be minimized. The heights and widths of cross-section are chosen as the design variables. The design variables are expressed in terms of shape functions based on the Gaussian function. For this multi-objective optimization problem with three items, we utilize a multi-objective evolutionary algorithm, that is, the multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). As a common feature of obtained solutions, the side views are tapered shapes similar to those of actual crane-hook designs. The evaluation item values of the obtained designs demonstrate importance of the present optimization as well as the feasibility of the proposed optimal design approach.
A strategic decision making on location selection for product transportation includes many tangible and untangible factors. To choose the best locations is a difficult job in the sense that objectives usually conflict with each other. In this paper, we consider a multi stage multi criteria transshipment problem with different types of items to be transported from the sources to the destination points. For the optimization of the problem, a goal programming formulation will be presented in which the location selection for each product type will be determined under the multi objective criteria. In the study, we generalize the transshipment model with a variety of product types and finite number of different intermediate nodes between origins and destinations. For the selection of the criteria we selected the costs(fixed cost and transportation cost), location numbers, and unsatisfied demand for each type of products in multi stage transportation, which are the main goals in transshipment modelling problems. The related conditions are also modelled through linear formats.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.304-310
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2021
The paper presents problems of optimization of the synthesis of embedded systems, in particular Pareto optimization. The model of such a system for its design for high-level of abstract is based on the classic approach known from the theory of task scheduling, but it is significantly extended, among others, by the characteristics of tasks and resources as well as additional criteria of optimal system in scope structure and operation. The metaheuristic algorithm operating according to this model introduces a new approach to system synthesis, in which parallelism of task scheduling and resources partition is applied. An algorithm based on a genetic approach with simulated annealing and Boltzmann tournaments, avoids local minima and generates optimized solutions. Such a synthesis is based on the implementation of task scheduling, resources identification and partition, allocation of tasks and resources and ultimately on the optimization of the designed system in accordance with the optimization criteria regarding cost of implementation, execution speed of processes and energy consumption by the system during operation. This paper presents examples and results for multi-criteria optimization, based on calculations for specifying non-dominated solutions and indicating a subset of Pareto solutions in the space of all solutions.
This research presents a multi-material topology optimization for functionally graded material (FGM) and nonFGM with elastic buckling criteria. The elastic buckling based multi-material topology optimization of functionally graded steels (FGSs) uses a Jacobi scheme and a Method of Moving Asymptotes (MMA) as an expansion to revise the design variables shown first. Moreover, mathematical expressions for modified interpolation materials in the buckling framework are also described in detail. A Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP) as well as a modified penalizing material model is utilized. Based on this investigation on the buckling constraint with homogenization material properties, this method for determining optimal shape is presented under buckling constraint parameters with non-homogenization material properties. For optimal problems, minimizing structural compliance like as an objective function is related to a given material volume and a buckling load factor. In this study, conflicts between structural stiffness and stability which cause an unfavorable effect on the performance of existing optimization procedures are reduced. A few structural design features illustrate the effectiveness and adjustability of an approach and provide some ideas for further expansions.
In this study, a mixed-interpolated tensorial component 4 nodes method (MITC4) is treated as a numerical analysis model for topology optimization using multiple materials assigned within Reissner-Mindlin plates. Multi-material optimal topology and shape are produced as alternative plate retrofit designs to provide reasonable material assignments based on stress distributions. Element density distribution contours of mixing multiple material densities are linked to Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP) as a design model. Mathematical formulation of multi-material topology optimization problem solving minimum compliance is an alternating active-phase algorithm with the Gauss-Seidel version as an optimization model of optimality criteria. Numerical examples illustrate the reliability and accuracy of the present design method for multi-material topology optimization with Reissner-Mindlin plates using MITC4 elements and steel materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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