Otimização de problemas de engenharia pelo algoritmo colônia artificial de abelhas (ABC)

Abstract

Neste trabalho, o desempenho do algoritmo Colônia Artificial de Abelhas (ABC) na otimização de problemas de engenharia é comparado ao de outros métodos reportados na literatura. O problema clássico de otimização de uma mola, e o problema de otimização de treliças para tamanho e forma com restrições de frequências foram escolhidos para os experimentos numéricos. Sabe-se que o desempenho de um algoritmo é dependente do problema. Aproveitando sua flexibilidade, e com base em trabalhos relacionados, algumas modificações foram implementadas no algoritmo ABC. Os resultados aqui apresentados indicam que o algoritmo ABC é um otimizador global eficaz com um relativamente alto custo computacional. Entretanto, seu desempenho é comparável aos algoritmos metaheurísticos do estado-da-arte. Portanto, a aplicabilidade do algoritmo ABC nos problemas de otimização de engenharia está comprometida com sua relação custo-benefício, avaliando as vantagens contra as desvantagens de suas características.

In this work, the performance of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm in engineering optimization problems is compared against those of other methods reported in the literature. The classic spring design optimization problem, and truss optimization on size and shape with frequency constraints problems were chosen for the numerical experiments. It is well knows that algorithm performance is problem dependent. Taking advantage of its flexibility, and based on related works, some modifications were implemented in the ABC algorithm. The results presented herein indicate that ABC algorithm is an effective global optimizer with relative high computational cost. However, its performance is comparable to the state-of-the-art metaheuristics algorithms. Therefore, the applicability of ABC algorithm in engineering optimization problems is compromised with its cost-benefit ratio, by weighing the advantages against the disadvantages of its characteristic features.