Betonarme istinat duvarları, karayolu, demiryolu, bina vb. birçok inşaat mühendisliği projesinde inşa edilmektedir. Betonarme istinat duvarlarının tasarımında birçok farklı tasarım kısıtlaması göz önünde bulundurulmalıdır. Geleneksel yaklaşımda, tasarım değişkenleri optimum tasarımı sağlamak için deneme yanılma işlemi ile birçok kez kontrol edilir, bu nedenle proje yöneticileri zamandan tasarruf etmek için optimizasyon teknikleri kullanmak durumundadır. İnşaat mühendisliği projelerindeki diğer bir önemli konu, ihale süreci için inşaat öncesi proje maliyetinin doğru olarak tahmin edilmesidir. Çalışmanın ilk aşamasında, duvar yükseklikleri, sürşarj yükleri ve dolgu zemininin içsel sürtünme açılarının farklı kombinasyonlarında, sağlam zemin tabakasına oturan betonarme istinat duvarı için 125 optimizasyon problemi modifiye yapay arı koloni algoritması kullanılarak analiz edilmiş ve minimum maliyetler belirlenmiştir. Daha sonra, duvarın minimum maliyet tahmini için çoklu regresyon ve yapay sinir ağı modelleri sunulmuştur. Önerilen modellerden elde edilen maliyet tahminleri, modifiye yapay arı koloni algoritması tarafından hesaplanan değerlerle büyük ölçüde uyumludur. Tahmin edilen ve hesaplanan minimum maliyetler arasındaki hata değerleri neredeyse sıfırdır. Sonuçlar, önerilen modellerin, sağlam zemin tabakasına oturan betonarme istinat duvarlarının minimum maliyet tahmini için başarıyla kullanılabileceğini göstermektedir.
Topolojisi belirli kafes yapıların en hafif tasarımının elde edilmesi problemi kesit alanlarının belirlenmesine yönelik bir optimizasyon problemidir. Optimizasyon probleminin çözümünde sürü tabanlı yöntemlerden olan bakteri yiyecek arama optimizasyon algoritması tercih edilmiştir. Bu algoritmanın en hafif kafes yapı tasarımı problemlerinin çözümünde başarı ile kullanması için seçilmesi gereken parametrelerin neler olması gerektiği üzerine çalışılmıştır. Algoritmanın parametreleri ikili gruplar halinde değiştirilerek sonuca etkileri araştırılmıştır. Ek olarak algoritmadan alınacak sonuca büyük oranda etki eden adım uzunluğu parametresinin seçiminde baştan sona sabit bir değer kulanılması yerine üreme sayılarına bağlı olarak değiştirilmesi önerilmektedir. Elde edilen bulgular sonunda en hafif kafes tasarımı problemleri için uygun parametreler belirlenmiştir. Sürü tabanlı optimizasyon yöntemleri rastgele noktalardan başladıklarından her çalıştırma sonunda elde edilen sonuçlar da farklılık göstermektedir. Elde edilecek sonuçların birbirine olan yakınlığı algoritmanın kararlılığının bir göstergesidir. Çalışma sonunda ortaya çıkan parametreler kullanılarak üç örnek problem üzerinde yapılan analiz sonuçlarının varyasyon katsayılarının %0.7'nin altında olduğu görülmüştür. Bu çalışmada elde edilen bakteri yiyecek arama optimizasyon algoritması parametrelerinin en hafif kafes yapı tasarımı problemlerinde kullanılabilir olduğunu göstermektedir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.