La Optimización Genética es una técnica de búsqueda y optimización basada en el principio de la evolución biológica. Usa conceptos como la selección natural, la mutación y la recombinación para mejorar la población de soluciones candidatas en cada iteración. Este enfoque es especialmente útil en problemas que involucran un gran espacio de búsqueda con muchas variables dependientes entre sí.
Bueno, ¿cómo se hace la Optimización Genética?
- Población Inicial: Se genera una población inicial de soluciones factibles para el problema.
- Evaluación: Cada una de las soluciones se evalúa usando una función de aptitud que determina qué tan buena o mala es la solución con respecto al objetivo.
- Selección: Se eligen las soluciones más aptas como padres de la siguiente generación.
- Cruzamiento (Recombinación): Se combinan las soluciones (padres) que crean nuevos descendientes (hijos).
- Mutación: Algunas de las soluciones tienen pequeños cambios aleatorios con el propósito de mantener la diversidad de los genes.
- Nueva generación: Se crea una nueva población de soluciones y se repite el proceso hasta que se satisface un criterio de parada (por ejemplo, un límite en el número de generaciones o un nivel de aptitud deseado).
Aplicación en Simulación en Ansys
Ansys es un software utilizado en ingeniería y construcción para la optimización y análisis del diseño avanzado basado en la simulación. Ansys se puede aplicar para llevar a cabo optimización genética para mejorar la eficiencia y el rendimiento de estructuras y otras entidades de diseño. A continuación se presentan algunas de las aplicaciones específicas:
- Optimización de Formas y Geometrías: La optimización genética se puede implementar para desarrollar la forma óptima de una estructura de tal manera que el peso se pueda reducir mientras se logra o incluso se supera la rigidez y la resistencia.
- Selección de Materiales: Puede ser utilizado para guiar sobre los materiales más factibles para una estructura en términos de costo, vida útil y propiedades mecánicas esperadas.
- Optimización de Parámetros de Diseño: En grandes sistemas estructurales, por ejemplo, edificios y puentes, la optimización genética es capaz de reoptimizar una gran cantidad de parámetros de diseño para mejorar el rendimiento general en áreas que van desde la resistencia a las cargas y la eficiencia energética hasta la resistencia a los terremotos.
- Optimización Multidisciplinaria: Permite la optimización en más de una disciplina a la vez, por ejemplo, trade-off entre la flexibilidad y la resistencia o entre el tiempo de construcción y el costo.
Este tipo de análisis requiere, en primer lugar, que se parametrice el modelo. Esto quiere decir que debemos crear parámetros de entrada que modifiquen tanto la geometría como el comportamiento del material. También deberemos parametrizar las salidas que nos permitirán evaluar lo idóneo de la solución. Cada parámetro, sea de entrada o de salida, quedará listado en el conjunto de parámetros bajo el Sistema de Análisis.
Finalemente esto nos permite aplicar algoritmos de optimización genética. Esto se muestra en la siguiente imagen
Ventajas
- Búsqueda Efectiva: Capaz de explorar grandes espacios de diseño para que se pueda encontrar la solución óptima que no podría ser evidente mediante técnicas tradicionales.
- Versatilidad: Puede resolver muchos tipos de problemas de optimización mediante una gama de aplicaciones de ingeniería.
- Automatización: Suprime las pruebas manuales y por ensayo, lo que a su vez acelera el diseño y mejora la productividad.
En definitiva, la optimización genética aplicada en el software, por ejemplo, Ansys, proporciona una gran herramienta en la mejora del diseño en el sector de la ingeniería y la construcción, lo que lleva a la creación de soluciones mucho más creativas, eficientes y efectivas.
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