Perpustakaan Digital ITB

yaitu metode berbasis gradien dan metode berbasis non-gradien. Metode berbasis gradien memiliki kelebihan untuk menyelesaikan masalah dengan ribuan jumlah variabel hanya dengan ratusan evaluasi fungsi. Di sisi lain, metode berbasis non-gradien memerlukan ribuan evaluasi fungsi, tetapi dapat menyelesaikan masalah non-linear, multimodal, dan kasus dengan fungsi yang memiliki gangguan seperti permasalahan impak. Dalam riset ini, pengembangan metode fungsi kontur (LSF) digunakan untuk merepresentasikan bentuk topologi, kemudian mengklasifikasikan berdasarkan batasan nilai tertentu. Pendekatan metode fungsi radial basis (RBF) dan kriging interpolated level set (KILS) digunakan untuk membentuk fungsi kontur dengan melakukan interpolasi pada titik-titik variabel desain untuk mereduksi jumlah variabel desain yang tidak bergantung pada ukuran mesh. Metode genetic algorithm (GA), covariance matrix adaptation – evolution strategy (CMA-ES), dan pattern search digunakan untuk menyelesaikan optimasi topologi berbasis non-gradien. Kemampuan metode berbasis non-gradien untuk mendekati hasil berbasis gradien ditunjukkan dengan beberapa kasus uji.