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Se presenta brevemente la asignatura de "Optimización heurística de estructuras de hormigón" perteneciente al Máster Oficial de Ingeniería del Hormigón que imparte en el Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil de la Universidad Politénica de Valencia, a cargo del profesor Víctor Yepes Piqueras.
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Optimización heurística de estructuras de hormigón. Curso 2008-09
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Optimización heurística de estructuras de hormigón
http://personales.upv.es/vyepesp/
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Dr. Ing. Víctor Yepes PiquerasDepartamento de Ingeniería de la Construcción y
Proyectos de Ingeniería Civil
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ón• OPTIMIZACIÓN HEURÍSTICA DE
ESTRUCTURAS DE HORMIGÓN (31429)
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– DEPARTAMENTO:
• Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil
– PROFESOR RESPONSABLE:
• Víctor Yepes Piqueras– (ext.:75639; [email protected])
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ón• TIPO DE ASIGNATURA:
Optativa
• CURSO:
– Máster Oficial de Ingeniería del Hormigón
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– Máster Oficial de Ingeniería del Hormigón
• CARGA LECTIVA:
– 3,5 créditos (35 horas de clase)
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ón• OBJETIVOS:
– Concienciar de la importancia de la optimización en las estructuras de hormigón (coste, seguridad, durabilidad, medio ambiente, etc.).
– Profundizar en los aspectos fundamentales de la optimización heurística y de la inteligencia artificial
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optimización heurística y de la inteligencia artificial a las estructuras de hormigón: algoritmos, interpretación de resultados, aplicaciones informáticas, etc.
– Aplicar la teoría a ejemplos prácticos de estructuras de hormigón.
– Sentar las bases para desarrollar proyectos de diseño o de investigación en optimización.
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ón• ORGANIZACIÓN DOCENTE:
– Se utilizan técnicas de aprendizaje activo: trabajos y tareas individuales, método del caso y dinámica de grupos (trabajos y tareas en equipo), principalmente.
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en equipo), principalmente.
– Como información de entrada para iniciar las actividades se utiliza, en algunas ocasiones, la lección magistral, mientras que en otras el profesor entrega al alumno documentación o incita al alumno a que investigue entre la bibliografía propuesta.
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ón• BIBLIOGRAFÍA:
- ADELI, H.; SARMA, K.C. (2006). "Cost optimization of structures. Fuzzy logic, genetic algorithms and parallelcomputing", Wiley, Chinchester. - DÍAZ, A et al. (1996). "Optimización heurística y redes neuronales", Ed. Paraninfo, 235 pp., ISBN 84-283-2269-4. - DREO, J.; PETROWSKY, A.; SIARRY, P.; TAILLARD, E.; CHATTERJEE, A. (2006). "Metaheuristics for hardoptimization. Methods and case studies", Springer, Berlin, 2006. - FLETCHER, R.: (2001). "Practical Methods of Optimization", Wiley, Chichester. - GLOVER, F.; LAGUNA, M. (1997). "Tabu search", Kluwer Academic Publishers, Boston. - GOLDBERG, D.E. (1989), "Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning", Ed. Addison-WesleyPublishing Company, Inc. Massachusetts,. 412 pp., ISBN 0-201-15767-5.
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Publishing Company, Inc. Massachusetts,. 412 pp., ISBN 0-201-15767-5. - HERNÁNDEZ, S. (1990). "Métodos de diseño óptimo de estructuras", Ed. Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Madrid, 402 pp. ISBN 84-380-0038-X. - HERNÁNDEZ, S.; FONTAN, A. (2002). "Practical Applications of Design Optimization", WIT Press, Southampton. - JONES, M.T. (2003): "Artificial intelligence application programming", Charles River Media, Hingham(Massachussets). - MICHALEWICZ, Z.; FOGEL, D.B. (2002). "How to Solve It: Modern Heuristics", 3th Edition. Ed. Springer, Berlin, 467 pp. ISBN: 3-540-66061-5. - VAN LAARHOVEN, P.J.M.; AARTS, E.H.L. (1987). "Simulated Annealing: Theory and Applications", KluwerAcademic Publishers, Dordrecht, The Netherlands. - YEPES, V. (2002). "Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW". Tesis doctoral. Universidad Politécnica de Valencia, 352 pp. ProQuest Information and Learning Company. Ann Arbor, Michigan, United States of America. UMI Microform 3071874.ISBN: 0-493-91360-2. - YEPES, V. (2003). "Apuntes de optimización heurística en ingeniería", Ed. Universidad Politécnica de Valencia, 266 pp, D.L. V-2720-2003
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ón• SISTEMA DE EVALUACIÓN:
– Convocatoria ordinaria:• Evaluación continua a lo largo del curso; la nota final se
obtiene de:• Actitud en clase: 10% (a partir de asistencia de 10 h)• Evaluación de ejercicios propuestos y presentaciones en
clase 50%
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• Evaluación de ejercicios propuestos y presentaciones en clase 50%
• Examen final: 40% (Cuestionario tipo test).
– Convocatoria extraordinaria:• Prueba teórica consistente en un examen del programa de
la asignatura (100% de la nota). Consistirá en un cuestionario tipo test y en el desarrollo de un problema práctico relacionado con la asignatura basado en los ejercicios propuestos.
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ón• PROGRAMA:
1. INTRODUCCIÓN Los problemas de decisión La investigación operativa
2. LA MODELACIÓN MATEMÁTICA Función objetivo, variables de decisión, parámetros y restricciones Algoritmia y complejidad computacional Optimización y programación matemática
3. LA OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA
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3. LA OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA Heurísticas y metaheurísticas La optimización multicriterio Los óptimos de Pareto
4. LA BÚSQUEDA LOCAL Concepto de movimiento, operación o transformación Concepto de vecindario Algoritmos de búsqueda local
5. TÉCNICAS METAHEURÍSTICAS La cristalización simulada Algoritmos basados en umbrales Búsqueda tabú Otros algoritmos de búsqueda por entornos
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ón• PROGRAMA:
5. El GRASP Optimización mediante colonia de hormigas Algoritmos evolutivos Redes neuronales
6. LA OPTIMIZACIÓN HEURÍSTICA DE ESTRUCTURAS DE HOR MIGÓN Definición del problema matemático Metodología de diseño automático y optimización de estructuras de hormigón
7. PLANTEAMIENTO Y ANÁLISIS DE ELEMENTOS ESTRUCTURA LES
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7. PLANTEAMIENTO Y ANÁLISIS DE ELEMENTOS ESTRUCTURA LES Muros de contención de tierras Marcos de paso de carreteras Pórticos de paso de carreteras Bóvedas de paso de carreteras Pórticos de edificación Pilas de puentes Tableros de puentes
8. OPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVO Criterios de sostenibilidad ambiental Criterios de constructibilidad Criterios de seguridad Formulación de otros criterios
