Si activó el complemento Optimización y estimación de emisiones de CO2 en los datos base, puede acceder a las configuraciones de optimización en el Navegador de Datos → 'Casos y combinaciones de carga' o a través de la barra de menú → 'Calcular'.
Abre el diálogo 'Configuraciones de Optimización', donde puede gestionar e iniciar el proceso de optimización.
Activar optimización
Por defecto, la casilla de verificación 'Activa' no está marcada. Por lo tanto, no se lleva a cabo ninguna optimización. Para activar la tarea de optimización, marque la casilla de verificación. Después de revisar las demás configuraciones, puede iniciar la optimización cerrando el diálogo con el botón 'Aceptar y calcular todo'.
Parámetros a optimizar
Esta sección contiene una tabla de resumen donde se enumeran todos los parámetros de optimización declarados en el diálogo Parámetros Globales .
El número de 'Estados' posibles indica cuántas variaciones son posibles para cada parámetro. Se derivan de los rangos de acción y son siempre uno más que el valor indicado en la columna 'Pasos' de los parámetros globales.
El 'Factor de sensibilidad' describe la influencia de cada parámetro en la tarea de optimización: cuanto mayor sea el factor, mayor será la relevancia para determinar el valor objetivo óptimo. La precisión del factor se mejora con cada ejecución de cálculo (cada mutación de optimización).
Con el botón
en la esquina inferior derecha, puede ir al diálogo 'Parámetros Globales' para revisar los parámetros de optimización. El botón se vuelve accesible al hacer clic en una celda de la tabla.
El 'Número de mutaciones de optimización' al final de la tabla representa las configuraciones de parámetros posibles calculadas a partir del análisis completo de todos los estados de parámetros de optimización para todos los parámetros de optimización. Si este número es 0, no hay parámetros que optimizar; el programa no puede iniciar una ejecución de optimización.
Parámetros de optimización
En esta sección, puede establecer las condiciones límites de la tarea de optimización. Los parámetros controlan el proceso de optimización y definen el marco para la salida.
Valor objetivo
La lista ofrece varias opciones de objetivo para elegir, las cuales establecen el óptimo de la tarea de optimización. Estos criterios describen –como es habitual en la construcción– una respuesta mínima del modelo a ciertas condiciones límites del análisis.
El programa intenta encontrar los parámetros adecuados para lograr el resultado mínimo en peso, desplazamiento, deformación, costos o emisiones de CO2.
Las opciones 'Parámetro global min./max.' son adecuadas como criterios personalizados para fórmulas que haya almacenado en la lista Parámetros Globales . Al utilizar un parámetro global, puede hacer una selección correspondiente en la lista desplegable 'Parámetro'.
Optimizador
En la lista, puede seleccionar el algoritmo para resolver la tarea de optimización. El programa ofrece tres métodos de solución diferentes.
- Todas las mutaciones: En un proceso de procesamiento por lotes, se calculan secuencialmente todas las variantes de modelo posibles ("mutaciones"). El resultado se evalúa para el siguiente paso y se clasifica apropiadamente en la tabla 'Optimización' . La consideración completa de todas las mutaciones tiene la ventaja de encontrar las configuraciones de parámetros óptimas posibles. Al mismo tiempo, este tipo de análisis requiere un tiempo de cálculo relativamente largo, ya que se investigan todas las mutaciones.
- Mutaciones aleatorias: Este proceso determina inicialmente para la fracción porcentual de todas las mutaciones de modelo posibles, que puede establecer bajo 'Número de mutaciones aleatorias', una distribución aleatoria uniforme de los estados de parámetros. Cada configuración de parámetros así determinada desde cada rango de acción de parámetros tiene la misma probabilidad. Posteriormente, todas estas configuraciones se calculan secuencialmente en un proceso por lotes, se evalúan para el siguiente paso y se clasifican apropiadamente en la tabla 'Optimización' . Esta forma de análisis es –dependiendo de la cantidad de mutaciones examinadas– comparativamente rápida, pero debido a la distribución aleatoria uniforme de la configuración del parámetro no necesariamente encontrará todas las situaciones óptimas.
- Enjambre de partículas: Este método simula el comportamiento de un enjambre de animales en busca de alimento o un lugar de descanso. El procedimiento fue desarrollado para la optimización de funciones no lineales. Una breve descripción se encuentra en un artículo de Wikipedia.
- Colonia de hormigas: Este procedimiento simula el comportamiento de las hormigas en la búsqueda de alimento. Se marcan y utilizan más frecuentemente rutas prometedoras mediante feromonas. Dado que es un método heurístico, no se puede garantizar una solución óptima.
Porcentaje de mutaciones
En los métodos 'Mutaciones aleatorias', 'Enjambre de partículas' y 'Colonia de hormigas', puede limitar el número de ejecuciones de cálculo. El porcentaje se refiere al 'Número de mutaciones de optimización', que se calcula a partir de los parámetros dados para la optimización.
Opciones
En esta sección, puede hacer configuraciones adicionales y opcionales.
La opción 'Cálculo previo de los factores de sensibilidad' permite un cálculo inicial de la relevancia de los parámetros para la tarea de optimización antes de que se realicen los cálculos principales, a menudo complejos. Para el control, puede configurar la 'Precisión del cálculo previo' mediante el factor k.
Con las configuraciones en el campo 'Habilitar parámetros automáticamente por', puede activar los parámetros en la tabla 'Parámetros a optimizar' tan pronto como se alcance un número específico n de parámetros o el factor de sensibilidad exceda un umbral fs.