Optimizing a 26-Story Truss Tower Using the K-Means Optimizer Algorithm

Dieses Kapitel stellt den K-means Optimizer (KO) -Algorithmus vor, eine neuartige metaheuristische Methode zur effizienten Optimierung komplexer Strukturen. Der Algorithmus kombiniert K-means-Clustertechniken mit adaptiven Migrationsstrategien, um lokale Ausbeutung und globale Exploration in Einklang zu bringen, was ihn zur Lösung nichtlinearer und komplexer Optimierungsprobleme hocheffektiv macht. Die Studie wendet den KO-Algorithmus an, um ein 26-stöckiges Fachwerkturmmodell zu optimieren, das aus 942 Elementen und 244 miteinander verbundenen Knoten besteht, wobei 59 Designvariablen Querschnittsbereiche darstellen. Die Ergebnisse zeigen, dass KO andere bekannte Algorithmen wie die Exponentiell-Trigonometrische Optimierung (ETO) und die Particle Swarm Optimization (PSO) hinsichtlich Lösungsqualität und Konvergenzgeschwindigkeit übertrifft. Das Kapitel erläutert detailliert die Arbeitsprinzipien des KO-Algorithmus, einschließlich seiner Ausbeutungs- und Explorationsstrategien, und präsentiert Simulationsexperimente und Ergebnisanalysen, um sein Potenzial aufzuzeigen. Der Vergleich mit ETO und PSO unterstreicht die überlegene Leistung des KO-Algorithmus und macht ihn zu einem vielversprechenden Werkzeug zur Lösung komplexer struktureller Optimierungsprobleme.