有多个目标的优化问题的定义是多目标优化问题。例如,前五个基本频率的结构时,必须最大化的总重量或体积结构必须最小化。然而,建设项目的时间和成本都必须至少在同一时间。此外,建设项目可能有三个目标函数,如时间、成本和质量。为了解决这种类型的问题,多目标优化(MOO)技术是首选找到nondominated解决方案或帕累托最优解决方案。

第一牛叫声中进化算法的实现是在1980年代,从那以后许多研究进行了不同的牛叫声技术应用到土木工程问题,例如,项目经理试图最小化项目时间、成本和二氧化碳排放以及最大化项目及其计划的质量鲁棒性在同一时间。MOO的钢筋混凝土(RC)挡土墙,包括总成本和嵌入式的二氧化碳排放,是研究土木工程的岩土工程部门。经济成本、施工能力、环境影响和RC框架结构的整体安全用于结构设计的牛叫声。

这个特殊的问题旨在关注MOO的进化算法的实现和应用这些土木工程问题。原始研究和评论文章都欢迎。

潜在的主题包括但不限于以下:

• MOO算法和技术用于土木工程问题
• MOO土木工程问题的决策问题
• MOO的施工进度
• MOO Nondominated解决方案
• 帕累托最优解决方案MOO在土木工程结构
• MOO的混合算法
• MOO用于土木工程问题的比较研究
• metaheuristic算法对MOO对土木工程的发展
• 进化MOO方法应用在土木工程实际问题