نبذة مختصرة : Many engineering design tasks involve optimizing several conflicting goals; these types of problem are known as Multiobjective Optimization Problems (MOPs). Evolutionary techniques have proved to be an effective tool for finding solutions to these MOPs during the last decade. Variations on the basic genetic algorithm have been particularly proposed by different researchers for finding rapid optimal solutions to MOPs. The NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) has been implemented in this paper for finding an optimal design for a shaft subjected to cyclic loads, the conflicting goals being minimum weight and minimum lateral deflection. ; Muchos problemas de diseño de ingeniería involucran la maximización o minimización de más de una función objetivo. Para la solución de este tipo de problemas, conocidos como Problemas de Optimización Multiobjetivo (POM), en la última década las técnicas evolutivas han demostrado ser una herramienta efectiva y eficiente. Particularmente, varios algoritmos genéticos han sido propuestos por diversos autores, los cuales permiten hallar en un tiempo corto soluciones óptimas a problemas multiobjetivo. En este artículo se desarrolla una aplicación del algoritmo NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) que permite obtener geometrías óptimas para el eje de una máquina herramienta sometido a cargas cíclicas, para el cual se busca minimizar simultáneamente su peso y su deflexión lateral máxima.
Relation: https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14631/18634; Andersson, J., “Multiobjective Optimization in Engineering Design”, tesis presentada al Institute of Technology - Linkopings Universitet, para optar al grado de doctor en filosofía, Suiza, 2001.; Goldberg, D., “Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”, Reading, Massachusetts: Addison-Wesley Publishing Company (ed.), Estados Unidos de Norteamérica, 1989.; Gen, M.; Cheng, R., “Genetic algorithms and engineering design”, John Wiley and Sons (ed.), Estados Unidos de Norteamérica, 1997.; Knowles, J., “Local-search and hybrid evolutionary algorithms for Pareto optimization”, tesis presentada a la University of Reading para optar al grado de doctor en filosofía, Reino Unido, 2002.; Holland, J., Adaptation in Natural Artificial Systems, Ann Arbor: University of Michigan Press (ed.), Estados Unidos de Norteamérica, 1975.; Osyezka, A.; Krenich, S.; Kards, J., Optimum Design of Robot Grippers Using Genetic Algorithms, Department of Mechanical Engineering, Cracow University of Technology, Polonia, 1998.; Deb, K., “Evolutionary Algorithms for Multi-Criterion Optimization in Engineering Design, Proceedings of evolutionary algorithms in engineering and computer science”, (EUROGEN-99), 1999.; Deb, K.; Chaudjuri, S., Automated Discovery of innovative designs of mechanical components using evolutionary multiobjective algorithms, Indian Institute of Technology Kanpur, KanGal technical report number 2004006, India, 2004.; Deb, K.; Goel, T., Multi-objective evolutionary algorithms for engineering shape design, Indian Institute of Technology Kanpur, KanGal technical report number 200003, India, 2000.; Lozano, M., “Aplicación de técnicas basadas en lógica difusa para la mejora del comportamiento de los algoritmos genéticos con codificación real”, tesis presentada a la Universidad de Granada para optar al grado de doctor en filosofía, España, 1996.; Missoum, S., “Optimization of a Gearbox using Mathematical Programming and genetic algorithms”, Laboratoire de Génie Mécanique de Tolouse, Francia, 2000.; Mitchell, M., An Introduction to Genetic Algorithms, MA: MIT Press (ed.), Estados Unidos de Norteamérica, 1995.; Norton, R., Diseño de máquinas, Prentice Hall (ed.), México, 1999.; Sánchez, G., “Diseño y evaluación de algoritmos genéticos multiobjetivo en optimización y modelización difusa”, tesis presentada a la Universidad de Murcia para optar al grado de doctor en filosofía, España, 2002.; Shigley, J., Mischke, C., Diseño en ingeniería mecánica, McGraw - Hill (ed.), sexta edición, México, 2002.; Vélez, J.; Delgadillo, A.; Madrid, J., “Ampliación de UN-Genético: una librería en C++ de algoritmos genéticos con codificación hibrida”, trabajo de grado presentado a la Universidad Nacional de Colombia para optar al grado de ingeniero electricista, Colombia, 2004.; Woon, S.; Querin, Y., Shape Optimization Using Genetic Algorithms, Department of Aeronautical Engineering, University of Sydney, Australia, 1999.; Zydallis, J., “Explicit building-block multiobjective genetic algorithms: theory, analysis and development”, tesis presentada al Air Force Institute of Technology para optar al grado de doctor en filosofía, Estados Unidos de Norteamérica, 2003.; https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14631
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