Ground motion record selection methodologies are commonly developed to ensure that the input excitation used in response history analyses embodies essential conditions such as spectral compatibility, hazard and intensity measure consistency, seismological and site-specific criteria, always performing in a computationally efficient manner. A methodology utilizing genetic algorithms is revisited here, expanded to select multi-component ground motions and satisfying the typically required selection objectives of earthquake engineering applications, while ensuring increased efficiency. Multi-objective optimization is performed, claimed to be superior in delivering robust results that account for spectral compatibility in first and second order statistics (mean and standard deviation) in a wide range of spectral values, as well as satisfying seismological and site-specific criteria. A unique contribution is the ability to include probability distribution targets in specific ordinates of the spectrum, on top of the mean and standard deviation, allowing for more refined ground motion sets that can be used to reduce the number of records required in response history analyses. Additionally, a novel benchmarking process to assess the efficiency of ground motion record methodologies is introduced here, in terms of providing sets that are globally-optimal solutions to the optimization problem. Through this benchmarking algorithm, the proposed methodology appears to be impeccable in extracting the best possible ground motion sets.

通常开发地震动记录选择方法是为了确保响应历史分析中使用的输入激励体现基本条件，例如光谱兼容性、危险和强度测量一致性、地震学和特定地点的标准，始终以计算高效的方式执行。这里重新讨论了利用遗传算法的方法，扩展到选择多分量地面运动并满足地震工程应用程序通常需要的选择目标，同时确保提高效率。执行多目标优化，声称在提供稳健的结果方面具有优越性，这些结果可以解释大范围光谱值中一阶和二阶统计（平均值和标准偏差）中的光谱兼容性，以及满足地震学和特定地点的标准。一个独特的贡献是能够在频谱的特定纵坐标中包含概率分布目标，在平均值和标准偏差之上，允许更精细的地面运动集，可用于减少响应历史分析所需的记录数量。此外，这里介绍了一种评估地面运动记录方法效率的新型基准测试过程，它提供了优化问题的全局最优解集。通过这种基准算法，所提出的方法在提取可能的最佳地面运动集方面似乎是无可挑剔的。一个独特的贡献是能够在频谱的特定纵坐标中包含概率分布目标，在平均值和标准偏差之上，允许更精细的地面运动集，可用于减少响应历史分析所需的记录数量。此外，这里介绍了一种评估地面运动记录方法效率的新型基准测试过程，它提供了优化问题的全局最优解集。通过这种基准算法，所提出的方法在提取可能的最佳地面运动集方面似乎是无可挑剔的。一个独特的贡献是能够在频谱的特定纵坐标中包含概率分布目标，在平均值和标准偏差之上，允许更精细的地面运动集，可用于减少响应历史分析所需的记录数量。此外，这里介绍了一种评估地面运动记录方法效率的新型基准测试过程，它提供了优化问题的全局最优解集。通过这种基准算法，所提出的方法在提取可能的最佳地面运动集方面似乎是无可挑剔的。这里介绍了一种评估地面运动记录方法效率的新基准过程，它提供了优化问题的全局最优解集。通过这种基准算法，所提出的方法在提取可能的最佳地面运动集方面似乎是无可挑剔的。这里介绍了一种评估地面运动记录方法效率的新基准过程，它提供了优化问题的全局最优解集。通过这种基准算法，所提出的方法在提取可能的最佳地面运动集方面似乎是无可挑剔的。