particle swarm algorithm
در نشریات گروه علوم انسانی-
Some companies manipulate financial statements to users and commit fraud. Therefore, effort to detect fraud is essential. Meanwhile, data mining techniques have increasingly popular. This article aimed to use an advanced model to detect fraudulent financial statements and compare it with the other methods. Crowd optimization algorithms have been considered to solve many optimization problems, but so far, they have not been used in fraud detection research to determine the optimal value of SVM parameters and optimize ANN architecture. In this research, for the first time, the PSO algorithm was used as one of the best innovative optimization algorithms for these optimizations due to its memory and high convergence speed, as well as having solutions for exiting from local optimal points and cooperation and information sharing between particles to detect fraud. For this purpose, the financial statements of companies admitted to the stock exchange from 2017 to 2023 were reviewed. The findings showed that the SVM-PSO method, with 89.86%accuracy, compared to the ANN-PSO method, with 80.43%accuracy, and the LR method, with 69.57%accuracy, performs better in identifying suspected fraudulent financial statements. Combining the PSO algorithm with the SVM method has proven superior to other methods due to SVM's high ability to reduce false negatives and PSO's ability to fine-tune its parameters. This combination can be used for high-accuracy financial statement fraud detection.
Keywords: Financial Statement Fraud Detection(FSFD), Support Vector Machine, Artificial Neural Network, Particle Swarm Algorithm -
The goal of the study is to estimate an artificial neural network (ANN) model for bankruptcy prediction and optimize processes using the Particle Swarm (PSO) and Genetic (GA) algorithms. 21 variables that were related to the likelihood of bankruptcy were chosen for the study. Neural networks (NNs) choose the optimal network with the least error in training and evaluating patterns in the second phase. The neural network's weights and biases were optimized in the final stage by combining GA and PSO with the neural network. The results showed that the ability to explain the initial pattern has risen using GA and PSO. The evaluation of ANN performance demonstrates the superiority of the models over linear regression. Finally, four variables—current ratio, sales to current assets ratio, economic value added, and gross profit margin ratio—that may reliably predict bankruptcy were found using the ANNs-PSO and ANNs-GA hybrid approach. The evidence reveals the effectiveness of the metaheuristic algorithms compared to linear ones in predicting bankruptcy. This further highlights the new breed of computational tools available to techno-savvy financial analysts and investors.Keywords: Artificial Neural Networks, Bankruptcy, Genetic Algorithm, Particle Swarm Algorithm
-
تلاش این مقاله در جهت حل یکی از مشکلات اصلی حوزه ی بانکداری می باشد که ارتباط تنگاتنگی با حوزه ی فناوری اطلاعات دارد. ترکیب بحث مدیریتی این موضوع با حیطه ی فناوری اطلاعات یکی از مباحث مهم حوزه ی مدیریت فناوری اطلاعات را رقم خواهد زد.هدف اساسی این مقاله، خوشه بندی مشتریان بانک است.در ابتدا، تمامی ویژگی های مشتریان از پایگاه داده ی بانک استخراج گردیده که استخراج برای 900 هزار مشتری و به طور تصادفی انجام گرفته است که به عنوان ورودی در اختیار روش پیشنهادی این مقاله قرار خواهد گرفت. تمامی ویژگی-های این مشتریان استخراج شد و با استفاده از نظرات کارشناسان 10 ویژگی (به جز چهار ویژگی روش LRFM) لیست گردید. روش پیشنهادی باید از بین این 10 ویژگی بتواند ویژگی هایی را برای خوشه بندی مشتریان انتخاب کند که تفکیک پذیری بیش تری را در خوشه بندی نتیجه دهد. با توجه به تعداد بالای حالات این مساله، امکان انجام دستی آن وجود ندارد و روش پیشنهادی سعی می کند با بررسی حالات مختلف، برای مشتریان هر بانک الگوی مجزایی را برای خوشه بندی ارایه دهد. همچنین، مشکل انتخاب مقدار مناسب برای تعداد خوشه ها در روش K-میانگین به وسیله ی روش پیشنهادی این مقاله برطرف می گردد. نتایج حاصل، نشان از بهبود آن نسبت به روشRFM و LRFM پایه دارد.کلمات کلیدی:مدیریت ارتباط با مشتریان بانک،خوشه بندی، مدل RFM،مدل LRFM، الگوریتم ازدحام ذرات، روش K-میانگین.
کلید واژگان: خوشه بندی، مدل LRFM، الگوریتم ازدحام ذرات، روش K-میانگینThe effort of this article is to solve one of the main problems in the field of banking, which is closely related to the field of information technology. The combination of the management discussion of this topic with the field of information technology will be one of the important topics in the field of information technology management. The main goal of this article is the clustering of bank customers.At first, all customer characteristics were extracted from the bank's database, which was randomly extracted for 900,000 customers, which will be provided as input to the proposed method of this article. All the characteristics of these customers were extracted and 10 characteristics (except four characteristics of the LRFM method) were listed using the opinions of experts. The proposed method should be able to choose among these 10 features for clustering customers, which results in more resolution in clustering. Due to the high number of cases of this problem, it is not possible to do it manually, and the proposed method tries to provide a separate model for clustering for the customers of each bank by examining different cases. Also, the problem of choosing the right value for the number of clusters in the K-means method is solved by the method proposed in this article. The results show that it is better than the basic RFM and LRFM methods.Keywords: relationship management with bank customers, clustering, RFM model, LRFM model, particle swarm algorithm, K-means method.
Keywords: Clustering, LRFM Model, Particle Swarm Algorithm, K-Means Method -
مدلسازی پیش بینی نرخ ارز در ایران با استفاده از شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و الگوریتم ذرات انبوه
در سال های اخیر بکارگیری روش های هوش مصنوعی در بازارهای مالی و سرمایه گذاری به جای روش های کمی مرسوم، رو به افزایش بوده و معمولا عملکرد بهتری را نسبت به روش های کلاسیک ارائه کرده است. شبکه عصبی مصنوعی علیرغم مزایای فراوان دارای نقاط ضعف نیز می باشند. در این پژوهش به منظور غلبه بر نقاط ضعف روش شبکه عصبی با آموزش داده های شبکه عصبی از طریق الگوریتم تکاملی یعنی از ترکیب شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم ژنتیک (GA) و الگوریتم ذرات انبوه (PSO) جهت مدلسازی و پیش بینی روزانه نرخ های ارز اسمی در ایران در دوره زمانی 01/01/1392 تا 01/10/1398 استفاده شده است. این مدل های ترکیبی با روش شبکه عصبی به عنوان یکی از مدل های هوش مصنوعی با توجه به معیارهای خطای MSE، RMSE، MAE،U.Theil مقایسه می گردد. نتایج این پژوهش نشان از برتری مدل ترکیبی شبکه عصبی الگوریتم ذرات انبوه نسبت به سایر مدل های مورد بررسی تحقیق دارد
کلید واژگان: نرخ ارز، شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ذرات انبوهThe Modeling of Exchange Rate Predict in Iran by Using Neural Network Based on Genetic Algorithms and Particle Swarm AlgorithmIn recent years the use of artificial intelligence techniques in the financial and investment markets instead of customary quantitative methods has been increasing and gives better performance towards classic methods usually. Artificial Neural Network (ANN), has weaknesses points despite its enormous benefits also. In this study, in order to overcome the weaknesses of the network consists of combining artificial intelligence methods with Evolutionary algorithms, means of artificial neural network combined with genetic algorithm (GA) and Particle Swarm algorithm (PSO) to model and daily predict of nominal exchange rates or the exchange rate dollar by Rial in Iran in the period 21.03.2013 to 22.12.2019 is used. This combined model with neural networks method as one artificial intelligence model according to the criteria of MSE , RMSE, MAE, U.Theil compared. The results of this research show the superiority of synthetic neural network model -Particle Swarm algorithm compare to other models of investigation.
Keywords: Exchange Rate, artificial neural networks, genetic algorithms, Particle Swarm algorithm -
هدف
انتخاب سبد بهینه سهام تخصیص سرمایه در بین موقعیت های مختلف سرمایه گذاری در بازار سهام برای رسیدن به حداکثر بازده در سطح معینی از ریسک می باشد. این یک سبد کارا است.
روش شناسی پژوهش:
روش دستیابی به یک سبد کارا مستلزم حل مسیله بهینه سازی می باشد. تکنیک و ابزارهای متعددی برای حل این مسیله وجود دارد. در این پژوهش با استفاده از روش نمونه گیری خوشه ای، تعداد 15 سهم از شرکت های پذیرفته شده در سازمان بورس اوراق بهادار تهران شامل نمادهای خپارس، خزامیا، وپاسار، فولاد، اخابر، کگل، فملی، تاپیکو، سپاها، فاذر، فخاس، شبهرن، شفن، قمرو و قثابت انتخاب شدند. ابتدا بازده این سهام به صورت روزانه در بازه زمانی 1394 - 1399 طی 5 سال به مدت 1183 روز محاسبه کرده و با استفاده از مدل های ریسک میانگین نیم واریانس و ارزش در معرض خطر مشروط، ریسک سبد بهینه سرمایه گذاری آنها محاسبه می شوند و این دو معیار از روش حل کلاسیک با هم مقایسه می شوند. سپس خروجی داده های به دست آمده از محاسبات با استفاده از نرم افزار متلب با معیار الگوریتم ازدحام ذرات تحت معیار ریسک میانگین نیم واریانس و الگوریتم ژنتیک تحت معیار ریسک ارزش در معرض خطر مشروط با هم مقایسه می شوند.
یافته هانتایج به دست آمده در این پژوهش نشان می دهد که روش فراابتکاری الگوریتم ازدحام ذرات در مقایسه با روش الگوریتم ژنتیک نسبت بازدهی سبد سهام بیشتری در معیار ریسک میانگین نیم واریانس را دارد.
اصالت / ارزش افزوده علمی:
در این پژوهش جهت حداقل کردن مقدار تابع هدف با استفاده از معیار ارزش در معرض خطر مشروط و میانگین نیم واریانس از الگوریتم های ژنتیک چندهدفه و ازدحام ذرات که الگوریتم های هوشمند و جدیدی هستند، استفاده شده است که نسبت های بازدهی و ریسک سهام موجود در سبد سرمایه گذاری را با بالاترین دقت ممکن بهینه می نمایند. همچنین مقایسه کارآمدی این مدل ها با استفاده از نرم افزار متلب موضوع نوآوری را در این پژوهش را ایجاد کرده است.
کلید واژگان: الگوریتم ازدحام ذرات، الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی، میانگین نیم واریانس و ارزش در معرض خطر مشروطObjectiveThe goal is to select an optimal portfolio of stocks by allocating capital among various investment opportunities in the stock market to achieve maximum return at a specified level of risk. This constitutes an efficient portfolio.
Research MethodologyAttaining an efficient portfolio involves solving an optimization problem. There are numerous techniques and tools available to solve this issue. In this study, 15 stocks from companies listed on the Tehran Stock Exchange, including symbols such as Khapars, Khazamiya, Vepasar, Foulad, Akhabar, Kegel, Femli, Tapiko, Sepaha, Fazer, Fakhas, Shohbaran, Shefan, Qamro and Qathabat, were selected using cluster sampling. First, the daily returns of these stocks were calculated over a 5-year period from 2015 to 2020 (1183 days). The risk of the optimal investment portfolio was then calculated using the Mean-Semi Variance and Conditional Value at Risk models. These two criteria were compared using a classic solution method. Subsequently, the output data obtained from these calculations were compared using MATLAB software, employing the Particle Swarm Optimization algorithm under the Mean-Semi Variance risk criterion and the Genetic Algorithm under the Conditional Value at Risk criterion.
FindingsThe results of this study indicate that the meta-heuristic Particle Swarm Optimization method yields a higher portfolio return ratio compared to the Genetic Algorithm in the Mean-Semi Variance risk criterion.
Originality / Value:
This research utilizes multi-objective genetic algorithms and Particle Swarm Optimization, which are intelligent and novel algorithms, to minimize the objective function value using Conditional Value at Risk and Mean-Semi Variance criteria. These algorithms optimize the return and risk ratios of the stocks in the investment portfolio with the highest possible accuracy. Additionally, the efficiency comparison of these models using MATLAB software contributes an innovative aspect to this study.
Keywords: Genetic Algorithm, Mean–Semi Variance, Conditional Value at Risk, Particle swarm Algorithm, portfolio management -
امروزه مدیریت شبکه های توزیع مواد غذایی با هدف پاسخ گویی سریع به تقاضای مصرف کنندگان، کاهش هزینه توزیع و افزایش سود در مقایسه با رقبای تجاری اهمیت بسیاری یافته است. فروشگاه های “شهرما” شبکه گسترده توزیع محصولات کشاورزی در شهر مشهد هستند که با هدف عرضه مستقیم محصولات کشاورزی و فراهم نمودن امکان دسترسی ارزان و سریع تر شهروندان به میوه و تره بار شکل گرفته اند. در این مقاله، مسیرهای توزیع بهینه و به موقع محصولات فروشگاه هایی با نام تجاری “شهرما” از مبدا تا میدان میوه و تره بار مورد بررسی قرار می گیرد. به این منظور از الگوریتم های تکاملی ژنتیک و ازدحام ذرات برای بهینه کردن زمان توزیع استفاده شده است. برای توزیع عادلانه و به موقع محصولات میان تمام فروشگاه ها یک قید زمانی سه ساعته وارد مسیله شده است. به این معنی که اگر توزیع میان تمام فروشگاه ها در زمان کمتر از سه ساعت صورت نگیرد به تعداد یک وسیله نقلیه توزیع جدید به مسیله اضافه خواهد شد. این افزایش تعداد وسایل نقلیه تا جایی ادامه پیدا خواهد کرد که توزیع میان تمام فروشگاه ها کمتر از سه ساعت صورت پذیرد. به منظور تعیین زمان مسیر میان فروشگاه ها بر روی شبکه راه های شهر مشهد از آنالیز شبکه در نرم افزار ArcGIS استفاده شده است. در انتها دو الگوریتم ژنتیک و ازدحام ذرات توانستند توزیع میوه و تره بار را با چهار وسیله نقلیه انجام دهند. مقایسه نتایج دو الگوریتم نشان می دهد که مجموع زمانی توزیع در الگوریتم ژنتیک در مقایسه با الگوریتم ازدحام ذرات 47 دقیقه کمتر بوده و الگوریتم ژنتیک، مسیرهای بهتری را برای توزیع پیشنهاد داده است.
کلید واژگان: بهینه سازی مسیر، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ازدحام ذرات، سیستم اطلاعات مکانی (GIS)IntroductionThe increasing demand for sustainable food consumption as well as the change in the consumption pattern has led to efforts to improve the food distribution process. This is to speed up service delivery and prevent the spoilage of perishable materials. Among the most significant topics in the food supply chain is perishability, a phenomenon that occurs in certain categories of products such as fruits, vegetables, and dairy products. Perishability refers to the property in which a product loses its commercial value and usability after a certain period. However, meeting the general needs of citizens, especially the supply of food, is one of the most significant axes of urban service activities on the city's economic platform. In addition, the provision of comfort and well-being for residents depends on the proper establishment, optimal distribution, and sufficient variety of products offered in shopping centers. Day markets as well as fruit and vegetable fields provide fast and appropriate daily needs for residents. In addition, choosing fast and reliable routes for food distribution in the city is one of the other significant and influential factors in providing quality services. It should also be noted that in vehicle routing problems (VRP) related to food products, routes for vehicles must be created that match the schedules of some stores to deliver products.
Materials and MethodsTo optimize the fruit and vegetable distribution routes between the fruit and vegetable fields and Shahre-ma stores in Mashhad, this research will use genetic algorithms and particle swarm algorithms. This research will have the aim of optimizing distribution time, which was not addressed in previous research. This research presents its innovation by considering a three-hour time limit in the problem-solving algorithm. Genetic Algorithm (GA) is a learning method based on biological evolution and influenced by the hypothesized mechanism of natural selection in which the fittest individuals in a generation survive longer and produce a new generation. And in this article, it is implemented in such a way that the algorithm itself determines the most appropriate number of vehicles. The number of vehicles should be such that distribution among all stores is done in less than three hours and five minutes in each store. There should be a stop. And if distribution among all stores is not done in less than 3 hours, a new vehicle will be added to the number of vehicles. Also, particle swarm optimization (PSO) is a technique inspired by the behavior of birds when searching for food. In this research, the data collected include the location of Shahre-ma stores and the fruit and vegetable square in Mashhad city. These data were prepared from the information of Mashhad municipality. Also, to implement these algorithms, MATLAB software has been used. Network analysis has been done to determine the distance between Bar Square and Shahre-ma stores in ArcGIS software using network analysis.
Results and discussionThis research proposes several hypotheses, including that the maximum optimal time is 3 hours and products should be distributed by 7 am in all places. Also, city traffic is uniform from 4 to 7 in the morning and the same product package is distributed in all stores. Comparing the results of two genetic algorithms and particle swarm shows that the genetic algorithm has a higher efficiency in optimizing the distribution path of fruits and vegetables. Because the time of the four routes derived from the genetic algorithm is approximately 92 minutes, 84 minutes, 80 minutes, and 82 minutes respectively. The total length of all routes is 127 km and 779 meters and the total time of all routes is 338 minutes. And the time of the four routes obtained from the particle swarm algorithm is approximately 102 minutes, 103 minutes, 89 minutes, and 91 minutes respectively. The total length of all routes is 175 km and 390 meters and the total time of all routes is 385 minutes. And in total, the times obtained for four vehicles in the genetic algorithm were 47 minutes less than the particle swarm algorithm. In addition, the total length of the paths in the genetic algorithm was 47 km and 611 meters less than the particle swarm algorithm.
Conclusion:
The genetic algorithm was able to achieve the optimal solution by evaluating the objective function 12,000 times. This is 2,900,000 in the particle swarm algorithm. Accordingly, the time required to reach the optimal solution differs significantly between the two algorithms.
Keywords: Path Optimization, genetic algorithm, Particle Swarm Algorithm, Geospatial Information System (GIS) -
نشریه دانش سرمایه گذاری، پیاپی 52 (زمستان 1403)، صص 219 -243این تحقیق برآن است که دو الگوریتم کلونی مورچگان و الگوریتم پرواز پرندگان را جهت پیش بینی مدیریت سود بکار گرفته و مشخص نماید که کدام الگوریتم قدرت تبیین بیشتری دارد. برای دستیابی به هدف پژوهش، تعداد 163 شرکت به روش حذف سیستماتیک در بازه زمانی 1398-1392 انتخاب گردیده اند. داده های ترکیبی بوده و سیزده متغیر جهت بررسی الگوها در نظر گرفته شده که نهایتا هشت متغیر موثر شناخته و با استفاده از نرم افزار پایتون آزمون ها انجام شده است. نتایج نشان می دهد که مدیریت سود با دقت بیش از 97 درصد توسط هر دو الگوریتم قابل پیش بینی بوده اما توان پیش بینی مدل پرواز پرندگان در مدیریت سود تعهدی بیشتر بوده و این در صورتی است که الگوریتم کلونی مورچگان توان بیشتری در پیش بینی مدیریت سود واقعی دارد.کلید واژگان: مدیریت سود واقعی، مدیریت سود تعهدی، الگوریتم کلونی مورچگان، الگوریتم پرواز پرندگانThis study aims to use two ant colony algorithm and particle swarm algorithm to predict earning management and determine which algorithm has more explanatory power.To achieve the research goal, 163 companies have been selected by systematic elimination method in the period 2013-2019. The data are panel and thirteen variables have been considered to examine the models. Finally, eight variables have been identified as effective and tests have been performed using Python software. The results show that earnings management can be predicted with more than 97% accuracy by both algorithms, but the ability to predict the particle swarm model in accrual earnings management is higher, however ant colony algorithm has more power in predicting real earnings management.Keywords: Accrual earnings management, Ant Colony Algorithm, Particle Swarm Algorithm, Real Earnings Management
-
این پژوهش با هدف ارزیابی ریسک یکپارچه نظام بانکی از طریق الگوریتم های فراابتکاری گرگ خاکستری، ژنتیک و ازدحام ذرات به رشته تحریر در آمده است. این پژوهش از لحاظ هدف از نوع تحقیقات کاربردی و بر اساس ماهیت و روش از نوع همبستگی است. گردآوری داده ها، از راه مطالعات کتابخانه ای، مقالات و سایت ها در قالب قیاسی و گردآوری اطلاعات برای رد و تایید فرضیات از راه استقرایی انجام گردیده است. جامعه آماری این تحقیق،نظام بانکی و نمونه مورد مطالعه شامل بانکهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی سالهای مالی1392 تا 1397 می باشد. به منظور گردآوری داده های موردنیاز، از بانک داده های مالی وزارت امور اقتصادی و دارایی ،سایت کدال و... استفاده شده است. پس از استخراج اطلاعات، و تنظیم آنها در قالب مدل ریسک یکپارچه، تابع هدف و محدودیت ها در نرم افزار MATLAB وارد شده و متغیرهای ریسک و بازده با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری ازدحام ذرات، ژنتیک و گرگ خاکستری به دست آمدند و به مقایسه نتایج آنها از طریق نرم افزار SPSS 16 پرداختیم. پس از بررسی نتایج حاصل از مقایسه شاخصهای ارزیابی الگوریتم ها مشخص گردید که الگوریتم گرگ خاکستری کارامدی بهتری را در بهینه سازی تابع هدف ارایه می دهد. همچنین با بررسی فرضیات تحقیق مشخص گردید که الگوریتم های ازدحام ذرات و ژنتیک از کارآمدی همسانی برای ارزیابی ریسک یکپارچه نظام بانکی برخوردار هستند و الگوریتم گرگ خاکستری نسبت به الگوریتم های توده ذرات و ژنتیک، ثبات و همگرایی بهتر و زمان اجرای کمتری داشته و شاخصهای ارزیابی بهتری را در حل مسیله ارایه می دهد.
کلید واژگان: ریسک، ارزیابی ریسک، الگوریتم گرگ خاکستری، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ازدحام ذراتaim of this study was to evaluate the integrated risk of the banking system through the metaphysical algorithms of gray wolf, genetics and particle swarming. This research is applied research in terms of purpose and correlational in nature and method. Data collection has been done through library studies, articles and sites in deductive form and data collection to refute and confirm hypotheses inductively. The statistical population of this research is the banking system and the sample includes banks listed on the Tehran Stock Exchange during the fiscal years 1392 to 1397. In order to collect the required data, the financial database of the Ministry of Economic Affairs and Finance, codal site, etc. have been used. After extracting the information, and setting them in the form of an integrated risk model, the objective function and constraints are entered in MATLAB software and the variables of risk and return (profit and loss on assets and Debts) were obtained using particle swarm algorithms, genetics and gray wolves and we compared their results using SPSS 16 software. After that, first the descriptive statistics were analyzed and then inferential statistics were performed. after reviewing the results of comparing the evaluation indicators of algorithms, it was determined that the gray wolf algorithm is efficient. Provides better goal function optimization. Also, by examining the research hypotheses, it was found that particle swarm algorithms and genetics have the same efficiency for assessing the integrated risk of the banking system. Provides better problem solving.
Keywords: Risk, Risk Assessment, grey wolf algorithm, Genetic algorithm, Particle Swarm Algorithm -
The purpose of this study was to present an optimal model Predicting Future Cash Flows optimized neural network with genetic (ANN+GA) and particle swarm algorithms (ANN+PSO). In this study, due to the nonlinear relationship among accounting information, we have tried to predict future cash flows by combining artificial intelligence algorithms. Variables of accruals components and operating cash flows were employed to investigate this prediction; therefore, the data of 137 companies listed in Tehran Stock Exchange during (2009-2017) were analysed. The results of this study showed that both neural network models optimized by genetic and particle swarm algorithms with all variables presented in this study (with 15 predictor variables) are able to provide an optimal model Predicting Future Cash Flows. The results of fitting models also showed that neural network optimized with particle swarm algorithm (ANN+PSO) has lower error coefficient (better efficiency and higher prediction accuracy) than neural network optimized with ge-netic algorithms (ANN+GA).Keywords: Future Cash Flows, Neural Network Model, Genetic Algorithm, Particle swarm Algorithm
-
انتخاب سبد سهام یکی از مباحث مهم در حوزه مدیریت سرمایه گذاری بوده که در رابطه با نحوه تخصیص سرمایه یک سرمایه گذار به دارایی های مختلف و تشکیل یک پرتفوی کارا بحث می کند که هرچه مفروضات و شرایط مدل سازی جهت انتخاب و بهینه سازی سبد سرمایه گذاری به شرایط دنیای واقعی نزدیکتر باشد، نتایج حاصل از آن بیشتر قابل اتکا خواهد بود. در نظر گرفتن افق تک دوره ای برای سرمایه گذاری چندان واقعی نبوده و بیشتر سرمایه گذاران برای بیش از یک دوره اقدام به سرمایه گذاری می کنند که سرمایه گذار بتواند موقعیت خود را در طول زمان مورد بازنگری قرار دهد. الگو ها و روش های مختلفی از زمان ارایه کار اولیه مار کویتز تا کنون برای انتخاب سبد سرمایه گذاری بهینه ارایه شده است . با این حال یافتن مفید ترین الگو در انتخاب این سبد همواره دغدغه سرمایه گذاران بوده است. در این پژوهش تعدادی از الگوریتم های بهینه سازی سبد سهام مانند الگوریتم مورچگان ، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم فرهنگی، الگوریتم ازدحام ذرات، الگوریتم کرم شب تاب، آورده شده است که در مورد هر کدام به صورت مختصر توضیح داده شده است.کلید واژگان: الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی، الگوریتم ازدحام ذرات، الگوریتم کرم شب تاب، الگوریتم مورچگانChoosing a stock portfolio is one of the important topics in the field of investment management, which discusses how to allocate an investor's capital to different assets and form an efficient portfolio, which depends on the assumptions and modeling conditions for selecting and optimizing the investment portfolio. It is closer to real world conditions, the results will be more reliable. Considering a single period horizon for investment is not very realistic and most investors invest for more than one period so that the investor can review his position over time .Various patterns and methods have been presented since Markowitz's initial work to choose the optimal investment portfolio. However, finding the most useful pattern in choosing this portfolio has always been a concern of investors. In this research, a number of stock portfolio optimization algorithms such as ant algorithm, genetic algorithm, cultural algorithm, particle swarm algorithm, and firefly algorithm are given. Which is briefly explained about each.Keywords: Genetic Algorithm, optimization, Particle Swarm Algorithm, Firefly Algorithm, Ant algorithm
-
با توجه به افزایش حجم داده ها و اطلاعات در سالهای اخیر مساله انتخاب مناسبترین ویژگی جهت تصمیم گیری اهمت فراوانی یافته است. روش های کلاسیک انتخاب ویژگی نمی توانند بر روی داده های بزرگ به درستی عمل نمایند. از آنجا که مسیله انتخاب ویژگی یک مساله سخت و پیچیده است، استفاده از الگوریتم های فرا ابتکاری جهت حل این مساله مناسب به نظر می رسد. در این مقاله الگوریتم فرا ابتکاری جدیدی با الهام از کوچ عشایر جهت حل مساله انتخاب ویژگی ارایه شده است. این الگوریتم به افتخار ایل قشقایی نامگذاری شده است. در این الگوریتم ترکیبی تابع تناسبی مبتنی بر الگوریتم انتخاب ویژگی و براساس کمینه سازی تعداد ویژگی ها و میزان خطای داده ها با استفاده از نتایج شبکه عصبی طراحی شد. سپس الگوریتم فرا ابتکاری قشقایی بر روی این تابع تناسب پیاده سازی شد و نتایج با الگوریتم های فرا ابتکاری مشهور ژنتیک و ازدحام ذرات مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج آزمون فرض نشان داد که الگوریتم بهینه سازی قشقایی جهت حل مساله انتخاب ویژگی توسط الگوریتم ژنتیک و ازدحام ذرات مغلوب نمی گردد و به لحاظ همگرایی به جواب بهینه به خوبی آنها عمل می کند.
کلید واژگان: مساله انتخاب ویژگی، الگوریتم فرا ابتکاری، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ازدحام ذرات، الگوریتم قشقاییDue to the increase in the volume of data and information in recent years, the issue of choosing the most appropriate feature for decision making has become very important. Classic attribute selection methods cannot work well on big data. Because feature selection is a complex problem, it seems appropriate to use meta-heuristic algorithms to solve this problem. In this paper, a new meta-heuristic algorithm inspired by nomadic migration to solve the feature selection problem is presented. This algorithm is named in honor of the Qashqai tribe. In this hybrid algorithm, the proportional function was designed based on the feature selection algorithm and based on minimizing the number of features and the amount of data error using neural network results. Then the Qashqai meta-heuristic algorithm was implemented on this fitness function and the results were compared with the well-known meta-heuristic algorithms of genetics and particle swarm. The results of the hypothesis test showed that the Qashqai optimization algorithm to solve the feature selection problem by the genetic algorithm and particle swarm is not defeated and in terms of convergence to the optimal solution works well.
Keywords: Feature Selection Problem, Meta-Heuristic Algorithm, Genetic algorithm, Particle Swarm Algorithm, Qashqai Algorithm -
International Journal of Finance and Managerial Accounting, Volume:8 Issue: 28, Winter 2023, PP 143 -158The aim of this study was to evaluate the integrated risk of the banking system through the meta-heuristic algorithms of gray wolf, genetics and particle swarming. This research is applied research in terms of purpose and correlational in nature and method. Data collection has been done through library studies, articles and sites in deductive form and data collection to refute and confirm hypotheses inductively. The statistical population of this research is the banking system and the sample includes banks listed on the Tehran Stock Exchange during the fiscal years 1392 to 1397. In order to collect the required data, the financial database of the Ministry of Economic Affairs and Finance, codal website, etc. have been used. After extracting the information, and adjusting them in the form of an integrated risk model, the objective function and constraints are entered in MATLAB software and the variables of risk and return profit and loss on assets and Debts were obtained using particle swarm algorithms, genetics, and gray wolves, and we compared their results using SPSS 16 software. After that, first the descriptive statistics were analyzed and then inferential statistics were performed. after reviewing the results of comparing the evaluation indicators of algorithms, it was determined that the gray wolf algorithm is efficient. Provides better goal function optimization. Also, by examining the research hypotheses, it was found that particle swarm algorithms and genetics have the same efficiency for assessing the integrated risk of the banking system. Provides better problem solving.Keywords: Risk, Risk Assessment, Gray Wolf Algorithm, Genetic algorithm, Particle Swarm Algorithm
-
زلزله، بحران و بلای طبیعی تقریبا پیش بینی ناپذیری است که همه ساله انسان های زیادی به خسارات جبران ناپذیر جانی و مالی آن دچار می شوند. مدیریت این گونه بحران ها هم به پیش از وقوع آنها مربوط می شود و هم به پس از آن. امداد و نجات، جزء مراحلی در وقوع حوادث است که می توان با مطالعه و بررسی آن پیش از وقوع به راهکاری برای بهبود عملکرد گروه های امداد و نجات در هنگام بحران رسید. در این پژوهش با بهره گیری از سیستم اطلاعات مکانی و الگوریتم ازدحام ذرات و شبیه سازی زلزله ای فرضی، راهکاری برای مدیریت بهینه گروه های امداد و نجات در وقوع زلزله پیشنهاد می شود. در این روش، زلزله ای فرضی در تهران شبیه سازی شد و 32 امدادرسان در قالب چهار گروه عملیاتی در 148 مجتمع مسکونی در محدوده تحقیق به انجام وظیفه پرداختند. امدادگران با استفاده از الگوریتم ازدحام ذرات در یک سیستم اطلاعات مکانی، به گونه ای به فعالیت های امداد و نجات اختصاص یافتند که در زمان کمتری، امداد و نجات بیشتر و نیز کارامدتر نسبت به حالت تجربی و سنتی انجام دهند. استفاده از این الگوریتم برای بهینه سازی شبیه سازی ها و نیز اجرای ساختار علمی و عملی فعالیت ها و گروه های عملیاتی امداد و نجات، راهکاری نوین برای بهبود کیفیت امداد و نجات پس از زلزله خواهد بود. نتایج اجرای الگوریتم پیشنهادی این پژوهش، بهبود حدود دوبرابری تخصیص صورت پذیرفته را نشان داد.
کلید واژگان: الگوریتم ازدحام ذرات، امداد و نجات، زلزله، مدیریت بحران، مکانمندEvery year, many human beings suffer from an earthquake as a near-unpredictable natural disaster and its devastating human and financial losses. Management of such crises is related both before and after the crisis. Relief and rescue is only a stage in the occurrence of disasters can be studied in advance of the crisis to provide a solution to improve the performance of relief and rescue teams during the crisis. In this study, using a spatial information system and particle swarm algorithm and simulating a presumptive earthquake, a solution is suggested for optimal management of relief and rescue teams in earthquake. In this method, an earthquake, and 32 relief workers of four operational teams in 148 housing complexes simulated to study area in Tehran. Rescuers, with the help of particle swarm algorithm in a spatial information system, were allocated relief and rescue activities, in less time, would provide relief and rescue more efficient than the empirical mode. The use of this method to optimize simulations, as well as to implement the scientific and practical structure of relief and rescue teams and activities, will be a new way to improve the quality of relief and rescue after the earthquake. The results of the proposed method of this research showed Performance improvements of about twofold.
IntroductionOne of the issues that most of the world's major cities face is the issue of natural disasters. The nature of the overwhelming majority of natural disasters and the need for quick and correct decision-making and implementation of operations has created knowledge of "crisis management". This knowledge refers to the set of activities that occur before, during and after the occurrence of disaster, in order to reduce the probable vulnerability caused by the occurrence of these events [5]. It is necessary to carry out all the affairs and actions necessary to achieve the goals outlined in the above definition, which requires the assumption of operational roles by operational teams [3]. Given the importance of relief and rescue at the time of natural disasters to save lives and property, the proper allocation of aid workers to activities is necessary.
In order to improve the relief and rescue operation, firstly, activities were carried out at the time of the earthquake, and comprehensive information were obtained on the post-earthquake relief and rescue mode. In order to allocate people, using optimization methods, considering the conditions of this research, is effective in improving the efficiency and effectiveness of post-earthquake relief. Hence, due to the nonlinear relations of this study, and in light of previous research, the particle swarm optimization algorithm was chosen as a suitable method for solving this problem. Moreover, also the use of a spatial information system for modeling, displaying, and updating of force information, activities, and conditions of earthquake area is suitable for optimal forces management [1].Theoretical FoundationsRelief & RescueReview the tasks of the rescuersThis section examines the responsibilities of rescue workers in the earthquake crisis and important points in the earthquake relief process. Some search and rescue actors include four components of locating, evaluating, fixing, and transferring [19]. First, the location and release of individuals and the medical assessment and, if necessary, the use of primary care, emergency treatment (stabilization) and transfer to treatment centers are carried out [26]. The rescue team should have a precise program to carry out rescue operations for those in detention.
Search and Rescue Operations Management
To ensure the success of search and rescue operations in urban areas; it must be done very carefully. The relief and rescue program can be divided into five stages, respectively [26]:
Primary Identification - Data Collection (Preliminary Assessment)
Quickly assess the area (Technical Inspection)
Surface Search and Rescue in the Damaged Area (Primary Rescue)
Search and rescue by technical means (Secondary Rescue)
The systematic removal of debris (Final Collapse Lifting)
On the other hand, seven steps in search and rescue operations are assumed to be considered by the savior’s people [9]:
Data collection: One of the first steps to be taken is to assess and assess the situation.
Evaluation of Damage: By looking at different angles to the buildings.
Identifying resources and accessing them: including access to facilities, equipment, and personnel.
Priority: Includes emergency diagnosis and safety assurance for the continuation of search and rescue operations. Sometimes a building should be marked in such a way that no other person enters it and waits for other forces or more facilities.
Designing a Rescue Plan: In this section, it becomes clear who and with whom the conditions will enter the building.
Guidance for search and rescue operations: Search for people under the rubble remains and caught
Evaluate progress: The situation must always be checked to assess the progress of the rescue program and to prevent any damage to the relief forcesParticle Swarm Optimization (PSO)The first attempt by Kennedy and Eberhart, simulating the social behavior of birds in 1995, presented the particle group optimization method. The components of a group follow a simple behavior. In this way, each member of the group imitates the success of their other neighbors. The purpose of such algorithms is to move members of the group to the search space and to accumulate at an optimal point (such as the source of food).
MethodologyTo achieve relief & rescue optimal management, close interaction is being necessary [25]. The results of this study showed that parameters such as the duration of survival under the rubble, the duration, the distance between people and the location of activities, the speed of people when moving to the goal of the relief worker is very important in fulfilling the task. With the studies and studies, finally, the relation one was designed, which is a continuous nonlinear relationship. According to the studies, the method of optimizing the congestion of particle capabilities solves these functions, and this method allocates individuals to activities in this research is optimized:(1)
In the above relationship, all parameters must follow a unit or reputation [24], “Max Injured” the most injured number among the wounded of each residential building, “Area Assigned” is the area [20], which the same activity is located inside it. “Spacing” the relief distance to the operating area and the “search time” and “search speed” are respectively the duration of the work and the speed of the relief worker. If a rescuer will be sent to a region that is estimated to be several people under debris, the duration of activities will be multiplied by the number of submarines. Moreover, to achieve the final cost of an activity that requires several people, it must be summed of the costs from each who performs that activity.Result and DiscussionThe cased study is a part of the central region of Tehran. The relief and rescue activities of the earthquake crisis include Searching, Light Collapse Lifting, Heavy Collapse Lifting, Primary Helping, Securing, Pointing, Securing Pilot, Air update in the rubble, reconstruction of the network of roads [6, 19]. In this research, 32 reliefworkers of four operational teams [22], and at the beginning of the operation, they are deployed at the nearest crisis management center to the study area. Figure 1 shows the first study area and the initial position of the relief workers in the study area.
Figure 2: Study area and the first location of rescuers
The following shows building and human damages data showing the initial phase of earthquake simulation, which includes 22 out of 148 damaged sites, and the descriptive information of relief workers in a hypothetical earthquake, in which 14 relief workers out of 32 relief workers, as well as the third, are shown their activities:
Fig. 2. building and human damages
Fig. 3. Descriptive information of relief workers
Regarding the parameters stated in the method of implementation (i.e.; the descriptive information of the rescuers, the activities and initial damages of the earthquake), the proposed algorithm of this research, is evaluated and calculated by using relations discussed for all the rescuers in all the housing complexes. And eventually, the allocated of relief workers to the activities was obtained. An example of the optimal mode of relief and rescue teams is showing in the figure below.
Fig. 4. Optimization of the Relief & Rescue Team
In the study area of the image above, the “Rescuers 34” relate to relief workers assigned to Light Collapse Lifting activities; “Rescuers32”, relief workers, and Pointing; “Rescuers31”, rescuers assigned to Searching activities. As well as “Rescuers33” for rescue workers who are engaged in Securing Pilot and relief workers “Rescuers 37”, engaged in Primary Helping activities. The allocation of people is carried out according to the priority, and the residential areas that have more damage are in the priority of the relief effort.
In evaluating the efficiency of the proposed algorithm, the positive effect of the initial population selection method shown in the results obtained from the implementation of the proposed algorithm. Finally, a 2.2 fold improvement in the results obtained from the state that was not used by this algorithm. In the table below, the calculation of the cost function in the two modes of implementation of the proposed algorithm and its non-implementation is set, which represents the calculating the cost of the allocation in the two situations for the entire operational team.
Table 1. Comparison of the results of the proposed algorithm and its validation
Used model
Cost calculated for the entire operational team
Without using the proposed algorithm
0.564
Using the proposed algorithm
0.252ConclusionDue to the facts that the problem is considered to be grouped of the subject of this research, the effectiveness of each person's activity on the other people's activities, and the group and the category of operations, as well as the structure of the particle swarm algorithm, which allows for more repetition in less time, the proposed algorithm of this study is identified as an appropriate solution to the post-earthquake relief and rescue problem.
The structure of the particle swarm algorithm is continuous; because of the discrete structure of the present, it is implemented discretely by applying changes to the structure of this algorithm. As previously stated, the context of individuals, their specializations, the activities, and the damaged sites have the same priorities as those that were implemented in the algorithm.
Using the proposed algorithm of this research and applying the changes expressed in it, in order to optimize and implement the scientific and practical structure of relief and rescue operation activities and teams, is a novel and effective way to improve the quality of relief and rescue after it will be an earthquake. Finally, as shown in Table 1 in the findings, the proposed algorithm implementation in this study improved the 2.2% of the results from the allocation of relief workers to a state that was not used by the proposed algorithm of this study.
For future researches, the optimization methods such as simulated annealing, ant colony, genetics, and game theory are suggested.Keywords: Relief, Rescue, Spatial, Crisis Management, earthquake, Particle Swarm Algorithm -
با مقررات زدایی از بازار و شکل گیری بازار روز بعد انرژی، باهدف کاهش هزینه های تولید و توزیع برق و رفع ناکارآمدی های صنعت برق انحصاری، تحدید ساختار در بازار برق ایران انجام گرفت که در آن در هرروز تولیدکنندگان انرژی با یکدیگر به رقابت می پردازند. دراین بین بهای تمام شده تولید انرژی پارامتر تعیین کننده در تعیین استراتژی پیشنهاد قیمت توسط هر نیروگاه و میزان سود بخشی آن می باشد. ازاین رو در این مقاله با در نظر گرفتن هزینه های سوخت مصرفی، استهلاک، تعمیرات، بهره برداری و سایر هزینه ها به عنوان عوامل تاثیرگذار بر روی بهای تمام شده تولید برق، تابع هزینه تولید برآورد شده است. در این مطالعه، نظر به سهم قابل توجه سوخت بر روی بهای تمام شده، سوخت مصرفی را به صورت جدا از سایر موارد موردبررسی قرار داده ایم و به جای سرشکن کردن هزینه سوخت در طول یک سال بر روی کل تولید، ابتدا تابع مصرف سوخت در سطوح مختلف تولید در دو حالت سوخت گاز و گازوئیل محاسبه شده و به دنبال آن هزینه سوخت مصرفی محاسبه گردیده است. مطابق با نتایج به دست آمده، از اجرای مدل پیشنهادی بر روی واحد گازی نیروگاه سیکل ترکیبی اردبیل، متوسط هزینه تولید هر کیلووات ساعت برق با سوخت گاز برابر با 398 ریال و با سوخت گازوئیل برابر با 500 ریال می باشد.
کلید واژگان: بهای تمام شده انرژی، الگوریتم های فرا ابتکاری، هوش مصنوعی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ازدحام ذراتThe deregulation in power market is lead to competition among market participant to increase efficiency. In electricity market generation is the best candidate for iterance in competition to improve productivity and efficiency in resource allocation and offer lowest price by highest quality will be yielded. In the pool-based electricity market, every Genco submits a bidding price in ten step offer to the Independent System Operator (ISO) for every hour of the next day. One of the most important parameters affecting the profitability of Genco’s and their bidding pattern is the cost of energy generation. Therefore, in this paper, taking into account the costs of fuel consumption, depreciation, maintenance, operation and utilization and other costs as factors affecting the production cost. In this article artificial intelligence algorithms applied to calculate the energy generation cost function at different levels of production (base load, partial load, and full load), broken down by fuel type. According to the results, the average cost per kilowatt-hour of energy with gas fuel is 398 Rials and diesel fuel is 500 Rials
Keywords: Power Generation Cost, Meta Heuristic Algorithms, Artificial Intelligence, Genetic Algorithm, Particle Swarm Algorithm -
پیش بینی روند تقاضای انرژی جهت اتخاذ سیاست های مقتضی و مناسب اهمیت فراوانی دارد. به دلیل روند پرنوسان و غیر خطی تقاضای انرژی و متغیرهای موثر بر آن قابلیت روش های هوشمند و غیر خطی به خصوص شبکه های عصبی و الگوریتم های تکاملی به منظور پیش بینی تقاضای انرژی در مطالعات مختلف به اثبات رسیده است. با وجود نقاط قوت فراوان، این تکنیک ها با مسائل مهمی همچون تحمیل فرم تبعی خاص- در الگوریتم های تکاملی- یا نیاز به نمونه های آموزشی فراوان- در شبکه های عصبی- مواجه هستند. هدف این مطالعه ارائه یک الگوریتم ترکیبی جهت پیش بینی هرچه دقیق تر تقاضای انرژی می باشد تا ضمن رفع معایب تکنیک های فردی از مزایای آنان به صورت همزمان استفاده شود. بدین منظور کارایی تکنیک های مختلف در پیش بینی تقاضای انرژی طی دوره 1346 تا 1390 مورد بررسی قرار گرفته است. یافته های پژوهش نشان می دهد استفاده از الگوریتم های تکاملی در آموزش شبکه های عصبی در شرایط محدودیت داده ها، نتایج مطلوبی داشته و در این بین شبکه عصبی پیشنهادی مبتنی بر ترکیب الگوریتم ژنتیک و انبوه ذرات نتایج بسیار مناسبی ارائه می کند. به گونه ای که مقایسه نتایج با سایر مطالعات در این حوزه علاوه بر تایید قدرت توضیح دهندگی متغیرهای بکار رفته، توانایی بالاتر الگوریتم پیشنهادی را نشان می دهد. همچنین نتایج پیش بینی روند آتی تقاضای انرژی نشان می دهد که میزان مصرف انرژی در سال 1404 بر اساس سه سناریو مختلف معادل 1817، 1643 و 1457 میلیون بشکه نفت خام خواهد بود.
کلید واژگان: شبکه های عصبی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم انبوه ذرات، پیش بینی، تقاضای انرژیEnergy demand prediction is very important to adopt appropriate policies. The reliability of intelligence and non-linear methods، particularly neural networks and evolutionary algorithms on energy demand prediction، hasbeenproved in numerous studies. This is due to volatility and non-linearity of energy demand and the affecting variables. Despite their lot of strengths، these techniques are faced with important issues such as imposing specific forms in evolutionary algorithmor necessity of large samples in neural networks. The purpose of this study is to exhibit a combined algorithm for more accurate energy demand prediction to overcome the disadvantages of individual techniques and to use their benefits simultaneously. To this purpose،the performance of various techniques in energy demand prediction has been investigated during 1967-2011. The results indicate that the neural networks learned by evolutionary algorithms in terms data limitations have desired outcomes، and the neural network base on the combination of genetic and particle swarm algorithms combination provides very good results. Comparisonof the results of this study with those of other studies in this field indicates the higher ability ofthe proposed algorithm and further confirms the high explanatory power of the used variables. Moreover، future energy demand projection indicates that the energy demand is going to be 1817، 1643 and 1457 million barrelsof oil equivalent (BOE) in 2025 under three different scenarios.
Keywords: Neural networks, Genetic algorithm, Particle swarm algorithm, Prediction, Energy demand -
در این مقاله، یک مدل ریاضی جدید دو هدفه و آمیخته با اعداد صحیح برای مسایل شبکه های توزیع ارایه می شود. یک تابع هدف هزینه های خرید، حمل و نقل و نگهداری کالاها را حداقل می کند و تابع هدف دیگر با عنوان توزیع بهنگام، مجموع مقادیر دیرکرد یا زودکرد تحویل کالاها را با توجه به اختلاف زمان تحویل و زمان مقرر کمینه می کند. این مدل برای شبکه توزیع سه سطحی شامل تامین کنندگان، عمده فروشان و خرده فروشان طراحی می شود که چندین محصول با مقادیر تقاضای قطعی را در یک افق چند دوره ای از طریق دو کانال مستقیم و غیر مستقیم توزیع می کند. از آنجا که مدل دو هدفه ارایه شده در ابعاد واقعی از نظر زمانی قابل حل با روش های دقیق نیست، یک الگوریتم بهینه سازی ذرات انبوه چند هدفه برای حل مساله طراحی می شود که کیفیت آن در مسایل کوچکتر که از روش های دقیق نیز قابل حل هستند، با جواب های حاصل از نرم افزار لینگو مقایسه می شود. در ادامه مقاله، نشان داده می شود که الگوریتم پیشنهادی در زمان کوتاهتری نسبت به روش دقیق مربوط به نرم افزار لینگو به جواب های خوبی از لحاظ کیفیت دست می یابد و در ابعاد بزرگ نیز در مدت زمان قابل قبولی به جواب می رسد.
کلید واژگان: مدیریت زنجیره تامین، شبکه های توزیع، بهینه سازی چند هدفه، بهینه سازی ذرات انبوهIn this paper a novel، bi-objective mixed-integer mathematical programming has been proposed for a distribution network problem. One objective function minimizes the total purchasing، transportation and holding costs and the another objective minimizes the total amount of delayed or before time deliveries multiplied by respective durations، named «JIT distribution». Supplying the customer demand، holding and delivering products at warehouse are the most important constraints considered in this model. This model has been designed for a three-echelon distribution network consisting multiple suppliers، wholesalers and retailers to distribute multiple products with a deterministic amount of demand through either direct or indirect channels in a planning horizon. Since real-sized problems of the resulting bi-objective mixed-integer linear programming (MILP) cannot be solved with exact methods، a multi objective particle swarm algorithm (MOPSO) is designed of which، quality in small-sized problems is compared with the solutions obtained by the LINGO software. The computational results show that the proposed MOPSO algorithm finds good solutions in shorter times than LINGO and has acceptable running times in large-scale problems.
Keywords: Supply Chain Management, Distribution Network, Multi, objective optimization, Particle Swarm Algorithm
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.