Un efficiente algoritmo big bang-big crunch per il design ottimo di strutture

Il Big Bang–Big Crunch (BBBC) riproduce l'evoluzione dell'universo generando in maniera casuale una popolazione di design (fase di esplosione) e determinandone poi il centro di massa (fase di contrazione). Se il centro di massa migliore l’ottimo corrente si effettua nuova esplosione generando così una nuova popolazione per cui si valuta nuovamente il centro di massa. Tale processo si reitera fino a che non si arriva al design ottimo. Benché il BBBC sia uno degli algoritmi meta-euristici meglio formulati in assoluto, richiede un notevole sforzo computazionale. Per ovviare a tale limitazione, il presente lavoro propone una formulazione avanzata dell’algoritmo BBBC incorporando nel processo di generazione dei design candidati informazioni sui gradienti della funzione obiettivo. Il nuovo algoritmo è quindi un BBBC con esplosioni infrequenti. I risultati ottenuti in problemi di ottimizzazione di travature reticolari comprendenti sino a 3586 elementi e 280 variabili di sizing dimostrano la bontà dell'approccio proposto