Evolutionary optimization processes for acoustic applications where size matters

Abstract

[ES] El presente trabajo fue realizado por Daniel Benítez Aragón para obtener el título de Máster Universitario en Ingeniería Acústica por la Universitat Politècnica de València. El trabajo se basó en definir procesos de optimización evolutivos para aplicaciones acústicas, en las que el tamaño y la geometría de las mismas determinan los resultados. Se desarrolló un algoritmo e, introduciendo una cierta cantidad de muestras, se obtenían de manera iterativa individuos con mejores resultados acústicos, reduciendo progresivamente su tamaño y geometrías. Cada iteración eliminaba aquellos individuos con los resultados más desfavorables, siendo reemplazados por nuevas muestras. Estas eran generadas combinando pares de individuos óptimos, adaptando de manera aleatoria características geométricas de ambos ¿predecesores¿, de una forma similar a un proceso de evolución genética.

[EN] This thesis was carried out by Daniel Benítez Aragón in order to obtain the University Master¿s Degree in Acoustic Engineering of the Polytechnic University of Valencia. The project was based on defining evolutionary optimization processes for acoustic applications, in which their size and geometry directly influence the results. An algorithm was developed, and by introducing a certain number of samples, subjects with better acoustic results were iteratively obtained, progressively reducing their sizes and geometries. Each iteration eliminated those individuals with the most unfavourable results, being replaced by new samples. These were generated by combining pairs of optimal individuals, adapting randomly geometric characteristics of both, similar to a process of genetic evolution.