A robust multi-objective optimizati

A robust multi-objective optimization method for truss optimum design is presented. In the robust design, materials and loads are
assumed to be affected by epistemic uncertainties (imprecise or lack of knowledge). Uncertainty quantification using evidence theory
in optimum design subject to epistemic uncertainty is undertaken. In addition to a functional objective, an evidence-based plausibility
measure of failure of constraint satisfaction is minimized to formulate the robust design into a multi-objective optimization problem.
In order to alleviate the computational difficulties in the evidence theory-based uncertainty quantification analysis, a combined strategy
of differential evolution-based interval optimization method and parallel computing technique is proposed. A population-based multiobjective
differential evolution optimization algorithm is designed for searching robust Pareto front. Two truss structures with shape
and sizing optimum design problems are presented to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method.

Kết quả (Việt) 1:

Một phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu mạnh mẽ cho giàn tối ưu thiết kế được trình bày. Trong thiết kế mạnh mẽ, tài liệu và tảigiả định được ảnh hưởng bởi sự không chắc chắn epistemic (không chính xác hoặc thiếu kiến thức). Định lượng sự không chắc chắn sử dụng bằng chứng lý thuyếttrong các thiết kế tối ưu tùy thuộc vào sự không chắc chắn epistemic đang thực hiện. Ngoài ra một mục tiêu hàm, một bằng chứng dựa trên plausibilitythước đo của sự thất bại của sự hài lòng của hạn chế được tối thiểu hoá để xây dựng thiết kế mạnh mẽ vào một vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu.Để làm giảm bớt những khó khăn tính toán trong phân tích định lượng bằng chứng dựa trên lý thuyết không chắc chắn, một chiến lược kết hợpkhác biệt tiến hóa dựa trên khoảng thời gian tối ưu hóa phương pháp và kỹ thuật tính toán song song được đề xuất. Dân số dựa trên multiobjectivekhác biệt tiến hóa tối ưu hóa thuật toán được thiết kế cho việc tìm kiếm mạnh mẽ Pareto trước. Hai cấu trúc giàn với hình dạngvà vấn đề tối ưu thiết kế kích thước được trình bày để chứng minh tính hiệu quả và tính ứng dụng của phương pháp được đề xuất.

Kết quả (Việt) 2:

Một mạnh mẽ phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu cho giàn thiết kế tối ưu được trình bày. Trong thiết kế mạnh mẽ, vật liệu và tải được
giả định là bị ảnh hưởng bởi sự không chắc chắn của tri thức (không chính xác hoặc thiếu kiến thức). Sự không chắc chắn lượng sử dụng lý thuyết bằng chứng
trong các chủ đề thiết kế tối ưu để tri thức không chắc chắn được thực hiện. Ngoài mục tiêu chức năng, một tính hợp lý dựa trên bằng chứng
biện pháp thất bại của sự hài lòng hạn chế được giảm thiểu để xây dựng các thiết kế mạnh mẽ vào một vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu.
Để giảm bớt những khó khăn trong tính toán từ các phân tích bất định lượng bằng chứng dựa trên lý thuyết, một chiến lược kết hợp
các phương pháp khác biệt khoảng thời gian tối ưu hóa quá trình tiến hóa dựa trên kỹ thuật và tính toán song song được đề xuất. Một multiobjective dựa vào dân số
khác biệt giữa thuật toán tiến hóa tối ưu hóa được thiết kế để tìm kiếm mạnh mẽ Pareto trước. Hai cấu trúc vì kèo với hình dạng
và kích thước các vấn đề thiết kế tối ưu được trình bày để chứng minh tính hiệu quả và khả năng ứng dụng của phương pháp đề xuất.