تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,021 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,490,996 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,218,107 |
الگوریتم ژنتیک آشوب گونه مبتنی بر حافظه و خوشه بندی برای حل مسائل بهینه سازی پویا | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 26، دوره 46، شماره 3 - شماره پیاپی 77، آذر 1395، صفحه 299-318 اصل مقاله (1.74 M) | ||
نویسندگان | ||
مجید محمدپور1؛ حمید پروین* 2 | ||
1دانشگاه آزاد اسلامی واحد یاسوج | ||
2دانشگاه آزاد اسلامی واحد ممسنی | ||
چکیده | ||
چکیده: اکثر مسائل موجود در دنیای واقعی یک مسئله بهینهسازی با ماهیتی پویا هستند، بهطوریکه مقدار بهینه سراسری آنها در طول زمان ممکن است تغییر کند، بنابراین برای حل این مسائل الگوریتمهایی نیاز داریم که بتوانند خود را با شرایط این مسائل بهخوبی سازگار نموده و بهینه جدید را برای این مسائل ردیابی نمایند. در این مقاله، یک الگوریتم ژنتیک آشوبگونه مبتنی بر خوشهبندی و حافظه برای حل مسائل پویا ارائه شده است. یک سیستم آشوبگـونه پیشبینی دقیقتـری از آینده نسبت بـه یک سیستم تصادفی دارد و میزان همگرایی را در الگوریتم افزایش میدهد. بهطور معمول استفاده از اطلاعات گذشته اجازه میدهد الگوریتم بهسرعت بعد از تغییر محیط به سازگاری در شرایط محیطی جدید برسد، بنابراین ایده موردنظر در این زمینه، استفاده از یک حافظه است که با استراتژی مناسبی اطلاعات مفید گذشته را ذخیره نموده و برای استفاده مجدد آنها را بازیابی مینماید. خوشهبندی در حافظه و جمعیت اصلی، تنوع را در حین اجرای الگوریتم با تبادل اطلاعات میان خوشههای متناظر (خوشهها با برچسب شبیه بههم) در حافظه و جمعیت اصلی حفظ مینماید. بهطورکلی در این روش پیشنهادی دو جنبه نوآوری اساسی پیشنهاد شده است. یکی روش خوشهبندی استفادهشده که هم جمعیت اصلی و هم جمعیت حافظه را خوشهبندی (خوشهبندی مبتنی بر میانگین) میکند و دیگری راهکار مناسبی است که برای بهروزرسانی حافظه استفاده شده است. برای آزمایش کارایی روش پیشنهادی از مسئله محک قلههای متحرک استفاده شده که رفتاری شبیه به مسائل پویا در دنیای واقعی را شبیهسازی میکند. نتایج آزمایشها کارایی مناسب روش پیشنهادی را در حل مسائل بهینهسازی پویا در مقایسه با دیگر روشها نشان میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
واژههای کلیدی: بهینه سازی پویا؛ الگوریتم ژنتیک؛ حافظه صریح؛ آشوب؛ خوشه بندی | ||
مراجع | ||
[1] S. Yang and C. Li, “A Clustering Particle Swarm Optimizer for Locating and Tracking Multiple Optima in Dynamic Environments,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 14, no. 6, pp. 959-974, 2010. [2] L. Liu, S. Yang and D. Wang, “Particle Swarm Optimization With Composite Particles in Dynamic Environments,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 40, no. 6, pp. 1634-1648, 2010. [3] S. Yang, “Explicit memory schemes for evolutionary algorithms in dynamic environments,” Studies in Computational Intelligence, vol. 51, pp. 3-28, 2007. [4] S. Yang, “Genetic algorithms with elitism-based immigrants for changing optimization problems,” Lecture Notes in Computer Science 4448, pp. 627-636, 2007. [5] S. Yang and C. Li,“A clustering particle swarm optimizer for locating and tracking multiple optima in dynamic environments,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 14, no. 6, pp. 959-974,2010. [6] J. Branke, T. Kaußler, C. Schmidt and H. Schmeck, “A multi population approach to dynamic optimization problems,”in Adaptive Computing in Design and Manufacturing, pp. 299-308, 2000. [7] T. Blackwell and J. Branke, “Multi-Swarms, Exclusion, and Anti-Convergence in Dynamic Environments,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 10, no. 4, pp. 459-472, 2006. [8] T. Blackwell, J. Branke and X. Li, “Particle swarms for dynamic optimization problems,” Swarm Intelligence, pp. 193-217, 2008. [9] J. Branke, Evolutionary Optimization in Dynamic Environment, Kluwer Academic Publishers Norwell, 2002. [10] J. J. Grefenstette and C. L. Ramsey, "An approach to anytime learning," in International Conference on Machine Learning, pp. 189-195, 1992. [11] S. Yang and C. Li, “A clustering particle swarm optimizer for dynamic optimization,” in IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 439-446, 2009. [12] S. Yang, “Memory-based immigrants for genetic algorithms in dynamic environments,” in Seventh International Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), vol. 2, pp. 1115-1122. 2005. [13] S. Yang and C. Li, “Fast Multi-Swarm Optimization for Dynamic Optimization Problems,” in Fourth International Conference on Natural Computation, pp. 624-628, 2008. [14] رحمتاله هوشمند، حسین محکمی، امین خدابخشیان، «روشی جدید در جایابی بهینه خازنها و ژنراتورهای توزیعشده در شبکههای توزیع با استفاده از الگوریتم جستجوی اکتریای جهت دادهشده با pso»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز. جلد 39. شماره 2. 1389. [15] الهام شکرانیپور، مسعود افتخاریمقدم، «یک الگـوریتم جـدید بهینهسازی گروه ذرات تعاونی با قابلیت بهروزرسانی تطبیقی پارامترها»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز. جلد 40. شماره 2. زمستان 1389. [16] R. Morrison and K. DeJong. “A test problem generator for non-stationary environments,” In Congress on Evolutionary Computation, pp. 2047-2053, 1999. [17] J. Branke, “Memory enhanced evolutionary algorithms for changing optimization problems,” In Congress on Evolutionary Computation, pp. 1875-1882, 1999. [18] J. Holland, “Adaptation in Natural and Artificial Systems,” University of Michigan Press, Ann Arbor, MI, 1975. [19] N. Krasnogor and j. Smith “A Tutorial for Competent Memetic Algorithms: Model, Taxonomy, and Design Issues,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 9, no. 5, pp. 474-488, 2005. [20] C. Ryan, “Diploidy without dominance,” In Nordic Workshop on Genetic Algorithms, pp. 45-52, 1997. [21] S. Yang, “Genetic algorithms with elitism-based immigrants for changing optimization problems,” In Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science 4448, pp. 627-636, 2007. [22] C. Ramsey and J. Grefenstette, “Case-based initialization of genetic algorithms,”in Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, pp. 84-91, 1993. [23] K. Trojanowski and Z. Michalewicz, “Searching for optima in non-stationary environments,” in Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 1999), pp. 1843-1850, 1999. [24] A. Simoes andE. Costa, “Improving memory’s usage in evolutionary algorithms for changing environments,” in IEEE congress on evolutionary computation, pp. 276-283, 2007. [25] D. Parrott and X. Li, “Locating and Tracking Multiple Dynamic Optima by A Particle Swarm Model Using peciation,” IEEE Transaction on Evolutionary Computation, vol. 10, no. 4, pp. 440-458, 2006. [26] B. Hashemi and M. R. Meybodi, “Cellular PSO: A PSO for Dynamic Environments”, in Advances in Computation and ntelligence, Lecture Notes in Computer Science, vol. 5821, pp. 422-433, 2009. [27] R. I. Lung and D. Dumitrescu, “Evolutionary swarm cooperative optimization in dynamic environments,” Natural Computing, vol. 9, no. 1, pp. 83-94, 2010. [28] R. I. Lung and D. Dumitrescu,“A collaborative model for tracking optima in dynamic environments,” in IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 564-567, 2007. [29] G. J. Barlow, Improving memory for optimization and learning in dynamic environments, Ph.D. Thesis, Carnegie Mellon University, pp. 65-82, 2011. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,176 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,298 |