Publication detail

Advanced Genetic Algorithms for Engineering Design Problems

ROUPEC, J.

Czech title

Pokročilé genetické algoritmy pro inženýrské problémy

English title

Advanced Genetic Algorithms for Engineering Design Problems

Type

journal article - other

Language

en

Original abstract

The study of analogy of the natural evolution and the technical object design dates back more than 50 years. The genetic algorithm (GA) is considered to be a stochastic heuristic (or meta-heuristic) optimisation method. The best use of GA can be found in solving multidimensional optimisation problems, for which analytical solutions are unknown (or extremely complex) and efficient numerical methods are also not known. Genetic algorithms are inspired by adaptive and evolutionary mechanisms of live organisms, but they do not copy the natural process precisely. The paper describes the main terms, principles and original implementation details of GA. The main goal of this paper is to help readers to use proper GAs on the field of technical objects design.

Czech abstract

Analogie přírodní evoluce a návrhu technických objektů začala před více než 50 lety. Genetický algoritmus je pokládán za stochastickou heuristickou (nebo metaheuristickou) optimalizační metodu. Nejlepší využití genetických algoritmů lze nalézt v oblasti řešení vícerozměrných optimalizačních úloh, jejichž analutické řešení není známé (nebo je extrémně složité) a není ani známa odpovídající efektivní numerická metoda. Genetické algoritmy jsou inspirovány adaptivními evolučními mechanismy živých organismů, ale nekopírují přesně přírodní procesy.Článek popisuje hlavní pojmy, principy a originální implementační detaily genetických algoritmů. Hlavním smyslem článku je pomoci čtenářům navrhnouit a použít vhodný typ genetického algoritmu v oblasti návrhu technických objektů.

English abstract

The study of analogy of the natural evolution and the technical object design dates back more than 50 years. The genetic algorithm (GA) is considered to be a stochastic heuristic (or meta-heuristic) optimisation method. The best use of GA can be found in solving multidimensional optimisation problems, for which analytical solutions are unknown (or extremely complex) and efficient numerical methods are also not known. Genetic algorithms are inspired by adaptive and evolutionary mechanisms of live organisms, but they do not copy the natural process precisely. The paper describes the main terms, principles and original implementation details of GA. The main goal of this paper is to help readers to use proper GAs on the field of technical objects design.

Keywords in Czech

genetické algoritmy, stochastické heuristické optimalizační metody, evoluční programování, genetické operátory

Keywords in English

genetic algorithm, stochastic heuristic optimisation methods, evolutionary computing, genetic operators

RIV year

2011

Released

10.03.2011

ISSN

1802-1484

Journal

Engineering Mechanics

Volume

17

Number

5/6

Pages from–to

407–417

Pages count

11

BIBTEX


@article{BUT50989,
  author="Jan {Roupec},
  title="Advanced Genetic Algorithms for Engineering Design Problems",
  journal="Engineering Mechanics",
  year="2011",
  volume="17",
  number="5/6",
  month="March",
  pages="407--417",
  issn="1802-1484"
}