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01.10.2013 | Original Article | Ausgabe 5/2013

Neural Computing and Applications 5/2013

A multi-stage particle swarm for optimum design of truss structures

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 5/2013
Autoren:
S. Talatahari, M. Kheirollahi, C. Farahmandpour, A. H. Gandomi

Abstract

The contribution of this study is to propose a multi-stage particle swarm optimization (MSPSO) for structural optimization. In this paper, three auxiliary improving mechanisms are added to the standard particle swarm optimization (PSO) in order to enhance its efficiency and reliability dealing with optimum design of truss structures. These mechanisms effectively accelerate the convergence rate of the PSO and also make it robust to attain better optimum solutions during various runs of the algorithm. The effectiveness of the MSPSO is illustrated by several benchmark structural optimization problems. Results demonstrate the efficiency and robustness of the proposed MSPSO algorithm compared to the standard version of the PSO.

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