genetic algorithms
در نشریات گروه مدیریت-
This study aims to apply automatic machine-learning approaches using genetic algorithms to enhance heart disease prediction. Heart disease has remained the major cause of mortality in the world, necessitating an effective and timely diagnosis. Most current diagnostic and assessment processes are lengthy and expensive, relying heavily on clinical expert knowledge. To help address these issues, machine learning approaches, which derive their utility from examining substantial datasets for the recognition of patterns, have emerged as a potential solution, providing solutions beyond those achievable by human recognition alone. Genetic algorithms are also suited to addressing these issues as they mimic natural evolution to perfect high-caliber machine-learning models, feature selection, and parameter selection in machine-learning applications. This study examines the utilization of genetic algorithms working alongside AutoML frameworks to improve accuracy in heart disease predictions. Reducing to the best combination of attributes and the optimum parameters for each attribute is a time-consuming task, so automating this aspect of the process allows for more accurate and prompt predictions, consequently reducing the manual work. The AutoML approach followed in this research is TPOT, which uses genetic algorithms to ascertain optimally designed machine-learning pipelines. The application of AutoML, together with genetic algorithms, is the most prominent finding that yields a significant improvement in the quality of the predictions for heart disease compared to the traditional assessment approaches, with an accuracy of 93.8%. This approach will enhance diagnostic accuracy and enable early diagnosis, thereby reducing the likelihood of misdiagnoses or ineffective treatments and ultimately lowering associated costs.
Keywords: Heart Disease Prediction, Automatic Machine Learning, Genetic Algorithms, TPOT Framework -
The aim of this research was to present an optimization model for a human resource management audit based on a genetic algorithm. This study is exploratory in nature due to the presentation of the model, and because its results are utilized by users, it is also considered practical. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) was employed as a meta-heuristic method to solve nine simulation problems. The results obtained from this method were then compared with those from the epsilon constraint method. The relationship between the results indicates that the NSGA-II algorithm is capable of reaching optimal solutions in a shorter time compared to the epsilon method, although it has specific limitations when applied to large-scale problems. The results of solving the proposed mathematical model were demonstrated through nine simulations using the desired algorithms, which were implemented in GAMS and MATLAB software. The model considered in this research is a bi-objective model aimed at minimizing inter-cell movements and human resource management audit actions (cell formation), while maximizing the relationships among management audit operators, taking into account network considerations and the efficiency of operators in human resource allocation. This model not only enhances the efficiency of human resource management but also offers the flexibility to adapt to various organizational challenges by providing a new and effective approach. Therefore, the application of this optimization model can significantly improve performance and efficiency in human resource management, contributing to development and progress within the organizational environment.
Keywords: Management Accounting, Genetic Algorithms, Human Resource Management Audit Knowledge, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithms -
This paper presents an approach that uses both genetic algorithm (GA) and fuzzy inference system (FIS), for feature selection for descriptor in a quantitative structure activity relationships (QSAR) classification and prediction problem. Unlike the traditional techniques that employed GA, the FIS is used to evaluate an individual population in the GA process. So, the fitness function is introduced and defined by the error rate of the GA and FIS combination. The proposed approach has been implemented and tested using a data set with experimental value anti-human immunodeficiency virus (HIV) molecules. The statistical parameters q2 (leave many out) is equal 0.59 and r (coefficient of correlation) is equal 0.98. These results reveal the capacity for achieving subset of descriptors, with high predictive capacity as well as the effectiveness and robustness of the proposed approach.
Keywords: Feature Selection, Machine learning, Computational Chemistry, QSAR, Fuzzy logic, Genetic Algorithms -
امروزه مسیریابی وسایل نقلیه یکی از مسائل پرکاربردترین موضوعات و مدل ها در لجستیک و مدیریت زنجیره تامین و به تبع آن در برنامه ریزی حمل و نقل می باشد که تا کنون مقالات و پژوهش های کاربردی و آکادمیک بسیار زیادی در این زمینه انجام شده و به چاپ رسیده است در این مقاله ما به ارائه یک الگوریتم ابتکاری جدید برای حل مساله ی مسیر یابی وسایل نقلیه با ظرفیت های متفاوتی از وسایل نقلیه پرداخته شده است که هدف اساسی این مقاله تخصیص نقاط تقاضا به هر مرکز و تعیین بهترین مسیر بین نقاط تخصیص یافته به هر مرکز و همچنین تعیین بهترین وسیله حمل و نقل برای هر مرکز است و در یک مطالعه موردی این مدل مورد تحلیل و بررسی قرار گرفته است و در ادامه نتایج بدست آمده که توسط الگوریتم جدید استخراج شده است را با الگوریتم های ابتکاری مقایسه گردیده و نتایج بدست آمده نشان می دهد که این الگوریتم توانایی رقابت با الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری های دیگر را نیز خواهد داشت.کلید واژگان: الگوریتم های ژنتیک، الگوریتم حریصانه مسیریابی، وسایل نقلیه چند ظرفیتی، چند انبارهVehicle routing issues are one of the most common issues in supply chain management and in transport planning. So far, there have been many published academic articles and applied research papers referred in this study. A new innovative algorithm is proposed in this investigation in order to solve the problem of routing different vehicles with different capacities. The main purpose of this paper is to allocate demand points to each center and determine the best route between the points assigned to each center, as well as determine the best means of transport. The quotes are for each center and the results obtained by the new algorithm are extracted C has been compared with the original algorithms and the results show that this algorithm will be able to compete with innovative algorithms and other interoperability.Keywords: Genetic algorithms, Greedy algorithm, Multi, capacity vehicle routing, Multi, storage
-
هدف پژوهش حاضر، ارایه مدل پیش بینی کننده رفتار خریداران برندهای ایرانی و خارجی بود، که این امر در دو گام مرتبط با هم انجام شد. در گام اول، با استفاده از یک پرسشنامه ی 26 شاخصه که از طریق مرور پیشینه پژوهش حاصل شد، نظرات 858 مشتری مازندرانی در مورد خرید برندهای ایرانی یا خارجی بر اساس رفتار واقعی خرید جمع آوری شد؛ پس از پیش پردازش داده ها، به منظور دستیابی به محدوده جواب بهینه، الگوریتم ژنتیک مورد استفاده قرار گرفت و ویژگی های موثر انتخاب شدند. در گام دوم، رفتار خرید مشتریان با استفاده از درخت تصمیم مورد تحلیل قرار گرفت و مدل های بهینه و قواعد اگر-آنگاه مرتبط با خریداران استخراج شد. نتایج نشان داد که ادراک از تهدیدات خارجی، حمایت از تولید ملی و درآمد، شاخص های اصلی در تفکیک خریداران برندهای ایرانی و خارجی است و هر چه سطح ادراک از تهدیدات خارجی و حمایت از تولید ملی در مشتری بیش تر باشد، گرایش او به برند داخلی بیش تر است؛ این در حالی است که طیف های درآمدی بالاتر، گرایش بیش تری نسبت به خرید برند خارجی دارند.کلید واژگان: برند ایرانی، الگوریتم ژنتیک، درخت تصمیم، لوازم خانگی برقیThe purpose of this study is to provide a predictive model of the Behavior of Iranian Brands Purchasers, which was carried out in two co-ordinated steps. In the first step, a 26-item questionnaire has been employed, which was developed through literature review. The comments of 856 Mazandarani customers on the purchase of Iranian and foreign brands were collected based on actual purchase behavior. After pre-processing of data, in order to achieve the optimal solution range, the genetic algorithm was used and effective characteristics were selected. In the second step, the purchase behavior of buyers of Iranian and foreign brands was analyzed using a decision tree and the optimal models, and IF-THEN rules of purchasers of domestic and foreign brands were obtained. The results showed that the perception of external threats, national production support and income, are main indicators in separating purchasers of Iranian and domestic brands, and the higher is the perception of external threats and national production support in the customer, the higher the tendency to domestic brands; meantime, the groups of people with higher income have more aptness to buy foreign brands.Keywords: Iranian brand, Genetic algorithms, Decision trees, Electrical appliances
-
میزان مطلوبیت سرمایه گذار از انتخاب مجموعه دارایی های سرمایه گذاری به وسیله معیارهای ریسک و بازده مشخص می شود. با توجه به عدم اطمینان سرمایه گذار نسبت به آینده، یکی از روش های مطرح در مباحث سرمایه گذاری برای کاهش ریسک، متنوع سازی سبد سرمایه گذاری است. در این پژوهش علاوه بر معرفی معیار فاصله اقلیدسی به عنوان یک معیار اندازه گیری تنوع سبد سهام، مدلی چندهدفه برای انتخاب سبد سهام طراحی شده است. مدل ارائه شده در این پژوهش درصدد حداکثر سازی بازدهی و تنوع و حداقل کردن ریسک غیر سیستماتیک سبد سهام است. با توجه به اینکه مدل ارائه شده غیرخطی است و از نظر پیچیدگی محاسباتی جزو مسائل «حل نشدنی چندجمله ای سخت» قرار می گیرد؛ بنابراین پژوهش با توجه به کارایی محاسباتی الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی، برای حل مدل از الگوریتم ژنتیک استفاده شده است. نتایج اجرای مدل دو هدفه (بازدهی و تنوع) و سه هدفه (بازدهی، تنوع و ریسک غیر سیستماتیک) در تکرارهای متعدد نشان داد که متوسط بازدهی سبدهای سهام انتخاب شده با مدل این پژوهش بالاتر از حد مطلوب است. بررسی شاخص های عملکرد سبد سهام نیز نمایانگر کارایی مدل دوهدفه (بازدهی و تنوع) است.کلید واژگان: انتخاب سبد سهام، شاخص تنوع، الگوریتم ژنتیک، بازدهی مورد انتظار، ریسک غیرسیستماتیکIn the selection of a collection of investment assets, the expected utility of investor is determined via risk and return criteria. Regarding the uncertainty of the investor about the future, portfolio diversification is a common path towards risk reduction in investment problem. In this study, not only the Euclidean Distance Criterion (EDI) was introduced to be a measure of portfolio diversification, but also a multi-objective model was designed for portfolio selection. This model intended to maximize the return and diversification of portfolio, and also to minimize non-systematic risk of it. Since this is a non-linear model and in terms of complexity is among "NP-hard", regarding the computational efficiency of the Genetic Algorithms (GA) in optimization, it was used for solving the model. Results from the implementation of the dual-objective model (return and diversification) and triple-objective model (return, diversification, and non-systematic risk) with multiple-repetition showed that the average return of the portfolio selected by perposed model was higher than the favorable level. Investigation into portfolio performance indices indicates the efficiency of the dual-objective model (return and diversification).Keywords: Portfolio Selection, Diversity Index, Genetic Algorithms, Expected Return, Nonsystematic Risk
-
مهندسی ارزش یکی از ابزارهای خلق و بهبود ارزش برای محصولات و خدمات است که علاوه بر اینکه در زمینه های متفاوتی چون صنعت، کشاورزی، آموزش و پرورش، حمل و نقل و... کاربرد دارد در حوزه راه و ترابری و پروژه های زیر بنایی نیز کاربرد دارد. هدف تحقیق حاضر شناسایی و اولویت بندی شاخص های مهندسی ارزش در پروژه های راه سازی اداره کل راه و ترابری استان سمنان با تکنیک دلفی فازی است. روش پژوهش از نظر هدف کاربردی است و از لحاظ گردآوری اطلاعات، توصیفی- پیمایشی به شمار می رود. در این خصوص پس از مطالعه جامع ادبیات، 23 شاخص شناسایی و پرسشنامه محقق ساخته بین 10 تن از خبرگان این حوزه توزیع و جمع آوری شد. با بهره گیری از دلفی فازی 13 شاخص رتبه بالاتر از 0.7 را کسب کرده و غربال شدند. برای اولویت بندی شاخص های شناسایی شده از رویکرد ترکیبی پروموتاسیون و الگوریتم ژنتیک استفاده شد. بر اساس یافته های پژوهش، شاخص های سازگاری با ماشین آلات موجود، کسب اطلاعات و تجربه در کار به ترتیب بیشترین اهمیت را در شاخص های مهندسی ارزش پروژه های راه سازی دارند. همچنین بر اساس نتایج پژوهش، شاخص سرعت تکمیل سفارات از کم ترین اولویت برخوردار بود.کلید واژگان: ارزش، مهندسی ارزش، دلفی فازی، پروموتاسیون، الگوریتم ژنتیکValue engineering is one of the tools to create and enhance value for goods and services that used in different fields such as industry, agriculture, education, transportation and also in the transportation and Infrastructure projects. The aim of the research is to Identify and prioritize Value Engineering index with Fuzzy Delphi Technique in Semnan Department of Transportation. This research is applied and its research method is descriptive. Because of using Fuzzy AHP for ranking alternatives, our research is a single cross-survey. In this regard, after a comprehensive literature study, 23 indicators identified and standardized questionnaire among 10 experts in the field were distributed and collected. Delphi fuzzy Utilizes and win 13 indexes higher than 0.7 were screened. The investigators then to prioritize the factors identified in an integrative approach Permutation and genetic algorithms because the problem is NP-Hard were used. Based on these findings, the index of compatibility with existing machines, information and experience in working in road construction projects are the most important variables. According to research results, index Embassy completion rate was the lowest priority.Keywords: Value, Value engineering, Fuzzy Delphi Technique, Permutation, Genetic Algorithms
-
Actual scheduling problems may necessitate the decision maker to consider a variety of criteria prior to make any decision. This research considers a single machine scheduling problem, with the objective of minimizing a combination of total tardiness and waiting time variance criteria in which the idle time is not allowed. Minimizing total tardiness is always regarded as one of the most important performance criteria in practical systems to avoid penalty costs of tardiness and waiting time variance is an important criterion in establishing Quality of Service (QoS) in many systems. Each of these criteria is known to be NP-hard and therefore the linear combination of them will be NP-hard as well. For this problem, we developed a genetic algorithm by utilizing its general structure. Two types of heuristic and random initial population and two distinct fitness functions are applied to genetic algorithms. The GA is shown experimentally to perform well by testing on various instances.Keywords: Bicriteria scheduling, Single machine, Genetic algorithms, Total tardiness, Waiting time variance
-
طی دهه های اخیر، انرژی در کنار سایر عوامل تولید نقش تعیین کننده ای در رشد اقتصادی کشورها داشته و اهمیت آن همچنان رو به افزایش است. وابستگی روزافزون به انرژی موجب تعامل این بخش با سایر بخشهای اقتصادی شده و سرعت در روند رشد و توسعه ی اقتصادی را وابسته به سطح مصرف انرژی کرده است، به طوری که طی دهه های اخیر، رشد اقتصادی جهان و روند صنعتی شدن، موجب افزایش تقاضا و مصرف انرژی شده است. در این صورت به منظورکنترل پارامترهای عرضه و تقاضای انرژی و برنامه ریزی صحیح در هدایت مصرف آن بایستی مصرف انرژی را به صورت دقیق پیش بینی نمود. هدف از این مقاله کاربست مدل ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی مصرف انرژی ایران می باشد. لذا در این بررسی، از داده های سالانه مصرف انرژی کشور به عنوان متغیر خروجی مدل پیش بینی و از داده های سالانه جمعیت کل کشور، تولید ناخالص داخلی، واردات و صادرات به عنوان متغیرهای ورودی مدل های پیش بینی استفاده شده است. در پایان به منظور مقایسه نتایج پیش بینی مدل ترکیبی مذکور با مدل های شبکه ی عصبی و رگرسیون چند متغیره، از شاخص های ارزیابی خطای استاندارد نسبی (RSE)، میانگین خطا (ME) و مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE) استفاده شد. نتایج ارزیابی نشان داد که الگوی ترکیبی شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک (ANN-GA)، نسبت به سایر مدل ها دارای بالاترین دقت در پیش بینی مصرف انرژی کشور می باشد.
کلید واژگان: مصرف انرژی، شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیکDuring recent decades، Energy as one of the most important factors of production and also as one of the most important end products، a special place in the country''s economic development and growth development. Hence، the country authorities should try to predict anything more precise energy consumption in the proper planning and guidance consumption، to control the way they desired energy demand and supply parameters. The purpose of this paper is Evaluation Hybrid model of artificial neural networks and genetic algorithms in the forecast consumption energy of Iran. Therefore in this study، data from the annual energy consumption as the output forecasting model range and was used as input variables، data of the annual total population، GDP، imports and exports. The end results were assessed with of different models (RSE)، (ME) and (RMSE). Evaluation results showed that the hybrid model of neural networks and genetic algorithm (ANN-GA)، compared to other models with the highest accuracy in predicting consumption energy of Iran.Keywords: consumption energy, artificial neural networks, genetic algorithms
- 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.