توضیحات
چکیده
در اين مقاله يك الگوريتم مبتني بر جمعيت تصادفي، به نام الگوريتم رقابت استعماري با شعاع حركت تطبيقي معرفي شده است. اين الگوريتم تغيير يافته الگوريتم رقابت استعماري (ICA) است، كه از ايده تكامل سياسي– اجتماعي بشر الهام گرفته است. در الگوريتم اوليه تعدادي كشور استعمارگر همراه با كشورهاي مستعمراتشان به جستجو براي يافتن نقطه بهينه عمومي براي حل مسئله بهينه سازي ميپردازند. در اين مقاله با استفاده از يك مدل الاحتمالی و با بكارگيري اطلاعات مكان مستعمرات، شعاع حركت آنها به سمت استعمارگرها بطور پويا در طي تكرارها تنظيم شده و در نتيجه يك جستجوي هدفمندتر در الگوريتم رقابت استعماري انجام ميشود. عملكرد الگوريتم پيشنهادي با چهار تابع محك با نامهاي (Griewank, Rosenbrock, Sphere, Rastrigin) مورد ارزيابي قرار گرفت. نتايج تجربي حاصل از اجراي الگوريتم رقابت استعماري با شعاع حركت تطبيقي نشان دادند كه كيفيت راه حل بهينه عمومي و سرعت همگرايي به نقطه بهينه در اين الگوريتم در مقايسه با الگوريتم اوليه، الگوريتم ژنتيك، الگوريتم بهينه سازي حركت گروهي ذرات و الگوريتم تكامل تفاضلي بهبود قابل توجهي يافته است.
مقدمه
مســئله بهينــه ســازي عمــومي تقريبــا در هــر زمينــه اي از علم، مهندسي و تجـارت وجـود دارد. تـا كنـون تـلاش هـاي بســيار زيــادي بــراي حــل مســائل بهينــه ســازي عمــومي صــورت گرفتــه اســت. چــالش اصــلي مســئله بهينــه ســازي عمومي اين است كه مسـائلي كـه بهينـه مـيشـوند ممكـن اســت بهينــه هــاي محلــي زيــادي داشــته باشــند. تــاكنون الگــوريتم هــاي تكــاملي ،(EA) زيــادي بــراي حــل مســـئله بهينـــه ســـازي عمـــومي ارائـــه شـــده انـــد. در الگوريتم هاي تكاملي كـه تـا كنـون ارائـه شـده انـد بـا مـدل كــردن فرآينــد تكامــل طبيعــي، ســعي در يــافتن جــواب بهينه بـراي مسـئله بهينـه سـازي مـي نماينـد. ايـن موضـوع از طريــق تكامــل دادن جمعيتــي از راه حــل هــاي كانديــد، مشابه فرآينـد تكامـل جمعيـت بيولـوژيكي انجـام مـيشـود كــه مــيتوانــد بــا تغييــرات محيطــي ســازگار گــردد. الگـــوريتم هـــاي تكـــاملي گونـــاگوني تـــاكنون بـــراي بهينه سـازي ارائـه شـده انـد كـه از آن ميـان مـي تـوان بـه الگوريتم ژنتيـك (GA) ارائـه شـده توسـط هالنـد در سـال 962الگـوريتم بهينـه سـازي حركـت گروهـي ذرات (PSO) معرفــي شــده توســط كنــدي، و ابرهــارت در ســال ،1995شــبيه ســازي ســرمايش فلــزات ،(SA) الگــوريتم هــاي تكامــل فرهنگــي و سـاير الگـوريتم هـاي موجـود در ايـن زمينـه اشـاره كـرد.
ABSTRACT
In this paper, an algorithm based on random populations, known as colonial competition algorithm with comparative motion radius, is introduced. This is an altered algorithm of the colonial competition algorithm (ICA), inspired by the idea of socio-political evolution. In the initial algorithm, a number of colonial countries, together with their colonial countries, seek to find a general optimal point for solving the optimization problem. In this paper, using an illegitimate model and applying the location of the colonies, the radius of their movement towards colonizers is dynamically adjusted during repetitions, resulting in a more targeted search of the colonial competition algorithm. The performance of the proposed algorithm was evaluated with four benchmarking functions (Griewank, Rosenbrock, Sphere, Rastrigin). The experimental results obtained from the implementation of the colonial competition algorithm with the comparative motion radius showed that the quality of the optimal general solution and the rate of convergence to the optimal point in this algorithm in comparison with the original algorithm, genetic algorithm, particle group optimization algorithm and differential improvement algorithm. Attention has been paid.
INTRODUCTION
There is a general optimization problem in almost every field of science, engineering, and commerce. So far, much effort has been made to solve public-optimization problems. The main challenge for the general optimization problem is that the issues that are optimized may have many local optimizations. So far, many evolutionary algorithms (EAs) have been proposed to solve the general optimization problem. In evolutionary algorithms that have been presented so far, they try to find the optimal answer to the optimization problem by modeling the natural evolution process. This is done through the evolution of a population of candidate solutions, similar to the evolution of a biological population, which can be adapted to environmental changes. Various evolutionary algorithms have been presented for optimization, including the Genetic Algorithm (GA) provided by Holland in 962, the Grouping of Particle Movement Optimization (PSO) algorithm introduced by Kennedy, and Eberhart in 1995, Simulation Metals Cooling, (SA) Cultural Development Algorithms and other available algorithms in this field.
Year: 2010
Publisher : Eighteenth International Energy Conference of Iran
By : Marjan Abdhiri, Mohammad Saniie Abadeh and Helena Bahrami
File Information: Persian Language/ 6 Page / size: 586 KB
سال :1389
ناشر : هجدهمین کنفرانس بین المللی برق ایران
کاری از : مرجان عبدچيري ،محمد صنيعي آباده و هلنا بهرامي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 6 صفحه / حجم : KB 586
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.