جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه
تکرار جستجوی کلیدواژه evolutionary algorithm در نشریات گروه علوم انسانی
evolutionary algorithm
در نشریات گروه مدیریت
تکرار جستجوی کلیدواژه evolutionary algorithm در مقالات مجلات علمی
-
Feature selection and parameter optimization are vital techniques in the data mining process, significantly impacting the computational costs of machine learning. Computational cost is a critical consideration in business analytics, making feature selection and parameter optimization research crucial for reducing operational costs. This study investigates the performance of 10 dimensionality reduction methods and 2 parameter optimization techniques in various business applications. The evaluation focuses on predictive accuracy and run time. The analysis reveals distinctive tendencies among the filtering methods, highlighting time-consuming behaviors in different business scenarios for Weight by Rule (WRul) and Weight by Relief (Wrel). Additionally, the study proposes a cost-effective approach to parameter optimization by utilizing grid search and evolutionary algorithms, particularly when the optimal parameter range is unknown.Keywords: Evolutionary algorithm, Filtering Methods, Grid Search, Parameter Optimization
-
الگوریتم ژنتیک در سال 1980 بر اساس نظریه تکاملی داروین برای حل مسایل بهینه سازی ابداع شد. در واقع الگوریتم ژنتیک بر اساس اصل " ادامه حیات بهترین ها " و " تکثیر نوع برتر" پی ریزی شده است. عملگرهای اصلی الگوریتم ژنتیک شامل: کدگذاری، انتخاب، عملگر ادغام و عملگر جهش است. عملکرد الگوریتم ژنتیک در چند تکرار اول بسیار خوب است اما با ادامه روند و افزایش تعداد تکرارها با انبوهی از جواب ها و نتایج زاید رو به رو می شویم که باعث افزایش تعداد تکرارها تا رسیدن به جواب بهینه می شود. روش بهینه سازی کلونی مورچگان بر گرفته از حرکت واقعی مورچگان در طبیعت برای یافتن غذا است که در پایان نامه دکترای مارکو دوریگو در سال 1992 تحت عنوان سیستم مورچگان برای اولین بار معرفی شد. الگوریتم معرفی شده توسط دوریگو بر اساس دو اصل پایه ای 1- تزریق و تبخیر فرومون 2- گرایش احتمالی مورچگان به مسیر پر فرومون بنا شده است. الگوریتم بهینه سازی لانه مورچگان به علت عدم وجود فرومون در تکرارهای ابتدایی دارای یک سرعت همگرایی کند است. اما با ادامه روند جستجو و افزایش میزان غلظت فرومون ریخته شده عملکرد بسیار خوبی در مراحل پایانی دارد. الگوریتم ترکیبی با ترکیب دو الگوریتم ژنتیک و بهینه سازی کلونی مورچگان، از مزایای هر دو الگوریتم استفاده می کند. در الگوریتم ترکیبی ابتدا از چند تکرار الگوریتم ژنتیک استفاده می کنیم سپس کروموزوم به دست آمده از الگوریتم ژنتیک را به عنوان جواب ابتدایی الگوریتم مورچگان در نظر می گیریم و تکرارهای بعدی تا رسیدن به جواب بهینه را با الگوریتم مورچگان ادامه می دهیم. الگوریتم ترکیبی از نظر سرعت همگرایی و کارآیی، بهتر از الگوریتم های ژنتیک و بهینه سازی لانه مورچگان عمل می کند.کلید واژگان: مساله انتخاب تامین کننده، مدیریت زنجیره تامین، الگوریتم تکاملی، الگوریتم فرا ابتکاری، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم بهینه سازی لانه مورچگان، الگوریتم ترکیبیThe genetic algorithm was invented in 1980 based on Darwin's evolutionary theory to solve optimization problems. In fact, the genetic algorithm is based on the principle of "continuing the life of the best" and "proliferation of the superior type". The main operators of the genetic algorithm include: coding, selection, integration operator and mutation operator. The performance of the genetic algorithm is very good in the first few repetitions, but with the continuation of the trend and the increase in the number of repetitions, we will face a multitude of excessive results and results, which increases the number of repetitions to the optimal response. The method of optimizing the ant is derived from the actual motion of the ant in nature to find food, which was first introduced in Marco Dorigo's doctoral dissertation in 1992 as the ant system. The algorithm introduced by Dorigo is based on two basic principles: 1- Injection and evaporation of the pheromone 2- potential tendency of the ant into the pheromone. The algorithm optimization of the ant nest has a slow convergence rate due to the absence of pheromones in the early repetitions. But with the continuation of the search process and the increase in the concentration of the pumped porose, it works very well in the final stages. The combined algorithm with the combination of two genetic algorithms and the curry optimization of the ant uses the benefits of both algorithms. In the hybrid algorithm, we first use a few repetitions of genetic algorithm, then consider the chromosome from the genetic algorithm as the primary answer of the ant algorithm, and continue the subsequent repetitions until the optimal answer with the ant algorithm. The combination algorithm performs better in terms of convergence and efficiency, better than genetic algorithms and ant nest optimization.Keywords: Problem Selection, Supply Chain Management, Evolutionary Algorithm, Marticular Algorithm, genetic algorithm, Network Optimization Algorithm, Combined Algorithm
-
In the current paper, we have assimilated fuzzy techniques and optimization techniques, namely differential evolution, to put forward a modern archive-based fuzzy evolutionary algorithm for multi-objective optimization using clustering. The current work account for the application of a cluster associated approach. Specific quantitative cluster validity measures, i.e., J-measure and Xie-Beni, have been referenced to carry out the appropriate partitioning. The proposed algorithm introduces a new form of strategy which attempts to benefit the feasible search domain of the algorithm by minimizing the analysis and exploration of less beneficial search scope. This clustering method yields a group of trade-off solutions on the ultimate optimal pare to front. Eventually, these solutions are united and maintained in an archive for further evaluation. The current work summarizes and organizes an archive concerned with excellent and diversified solutions in an effort to outline comprehensive non-dominated solutions. The degree of efficiency is revealed with respect to partitioning on gene expression and real-life datasets. The proposed algorithm seeks to reduce the function assessment analysis and maintains a very small working population size. The effectiveness of the proposed method is presented in comparison with some state-of-art methods.Keywords: Multi-objective optimization, Clustering, Differential Evolution, Evolutionary algorithm, Euclidean based distance, Gene expression data
نکته
- 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.