Sono disponibili due metodi per il processo di ottimizzazione, con cui è possibile trovare i valori ottimali dei parametri secondo un criterio di peso o deformazione.
Il metodo più efficiente con il tempo di calcolo più basso è l'ottimizzazione del gruppo di particelle (PSO). Ne hai mai sentito parlare o letto? Questa tecnologia di intelligenza artificiale (IA) ha una forte analogia con il comportamento degli sciami di animali in cerca di un luogo di sosta. In tali sciami, ci sono numerosi individui (ad esempio, soluzione di ottimizzazione – ad esempio, peso) che preferiscono rimanere in gruppo e seguire i movimenti del gruppo. Supponiamo che ogni membro dello sciame abbia l'esigenza di riposare in un luogo ideale (ad esempio, soluzione migliore – peso minimo). Questo bisogno aumenta avvicinandosi al luogo di sosta. Pertanto, anche lo schema dello sciame è influenzato dalle caratteristiche dello spazio (ad esempio, diagramma dei risultati).
Perché l'incursione nella biologia? Molto semplice: il processo PSO in RFEM o RSTAB procede in modo simile. Il calcolo inizia con un risultato di ottimizzazione derivato da una scelta casuale dei parametri da ottimizzare. Continua a determinare nuovi risultati di ottimizzazione con valori dei parametri variati, basati sull'esperienza delle precedenti mutazioni del modello. Questo processo continua fino a quando non viene raggiunto il numero specificato di possibili mutazioni del modello.
In alternativa a questo metodo, il programma offre anche un metodo di elaborazione batch. Questo metodo cerca di esaminare tutte le possibili mutazioni del modello tramite l'impostazione casuale dei valori dei parametri di ottimizzazione fino a quando non viene raggiunto il numero specificato di mutazioni del modello possibili.
Entrambe le varianti controllano, dopo il calcolo di una mutazione del modello, anche i risultati di progettazione attivati degli Add-On. Inoltre, memorizzano la variante con un utilizzo < 1 insieme al risultato di ottimizzazione e all'assegnazione dei valori dei parametri di ottimizzazione.
