Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Begambre Carrillo, Oscar JavierVillalba Morales, Jesus DanielRueda Monsalve, Rafael Andres2024-03-0320172024-03-0320172017https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35983Las estructuras metálicas son ampliamente empleadas en la infraestructura de comunicaciones y de energía en el país, estas van extendiendo su cobertura a lo largo del territorio nacional, debido a ventajas como facilidad en el transporte al sitio de construcción y rapidez de ensamble, por diversos métodos, ya sea soldadura, pernos o remaches. Además de explorar nuevas zonas o mejorar su capacidad, el diseño puede ser una tarea compleja y meticulosa, debido a su costo elevado y la gran cantidad de tiempo que se invierte, y finalmente, éste aumenta el uso de los recursos computacionales que se llegasen a utilizar. En esta investigación se emplean los algoritmos PSO (particle swarm optimization) [1], [6] y el multi-especie PSO - MSPSO [10] con el fin de optimizar el peso de armaduras 3-D, mediante un programa en el software Matlab®1 [12] se realizó el proceso de optimización, el cual incluye el análisis matricial de las estructuras cumpliendo con el método Allowable Stress Design. Se analizan dos armaduras de 25 y 72 elementos respectivamente. La validación del proceso de optimización se realiza con base en lo reportado en la literatura para establecer sus semejanzas o diferencias. El peso mínimo como el número de evaluaciones de la función objetivo obtenidos, para las dos estructuras estudiadas, disminuyeron con respecto a lo conseguido en otras investigaciones.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/OptimizaciónPsoMspsoArmaduras 3-DOptimización de peso para armaduras 3-D empleando PSO (particle swarm optimization) y MSPSO (multi-species particle swarm optimization)Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coOptimizationPsoMspsoArmaduras 3-DWeigh optimization for 3-d armors by using pso (particle swarm optimization) and mspso (multi-species particle swarm optimization).info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)