L'optimisation des structures est un processus essentiel dans la conception des systèmes mécaniques et électroniques. Cette étude s'intéresse à la résolution des problèmes mono-objectifs et multiobjectifs des structures mécaniques et mécatroniques. En effet, les industriels ne sont pas seulement préoccupés à améliorer les performances mécaniques des pièces qu'ils conçoivent, mais ils cherchent aussi à optimiser leurs poids, leurs tailles, ainsi que leurs couts de production. Pour résoudre ce type de problème, nous avons fait appel à des métaheuristiques robustes, qui nous permettent de minimiser le cout de production de la structure mécanique et de maximiser le cycle de vie de la structure. Alors que des méthodes inappropriées de l'évolution sont plus difficiles à appliquer à des modèles mécaniques complexes en raison de temps calcul exponentiel. Il est connu que les algorithmes génétiques sont très efficaces pour les problèmes NP-difficiles, mais ils sont très lourds et trop gourmands quant au temps de calcul, d'où l'idée d'hybridation de notre algorithme génétique (GA) par l'algorithme d'optimisation par essaim de particules (PSO) qui est plus rapide pour nos applications.
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