利用更新的蒙特卡罗树搜索 (UMCTS) 算法进行桁架结构的综合尺寸和布局优化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在找到同时考虑大小和布局变量的桁架结构的最佳设计。本文应用了一种结合更新过程和蒙特卡罗树搜索的强化学习方法，称为更新蒙特卡罗树搜索（UMCTS），用于解决桁架结构的大小和布局优化问题。UMCTS 的验证和效率在平面和空间桁架的基准问题上得到了测试，并且与分支定界法相比，UMCTS 的计算时间快了两倍。数值结果表明，所提出的方法稳定地获得了比其他传统方法更好的解决方案。
本文介绍了一种名为UMCTS的强化学习方法，用于解决桁架结构的大小和布局优化问题。UMCTS在基准问题上得到了测试，并且比分支定界法快两倍。数值结果表明，所提出的方法稳定地获得了比其他传统方法更好的解决方案。
