به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

pso algorithm

در نشریات گروه علوم پایه
  • Pouya Es'haghi, Keivan Shayesteh*, Hassan Seddighi

    Precision in computational analyses and simulations is paramount in the oil and gas sector. A critical aspect of these calculations involves ascertaining the molar density of gases and liquids under varying pressure and temperature conditions. For this purpose, the Benedict-Webb-Rubin (BWR) equation of state (EOS) stands out as a robust instrument for approximating the fluid's pressure-volume-temperature (PVT) properties. This article aims to introduce an effective technique for refining the BWR EOS by employing Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Optimization (ACO) algorithms. The Super-Halley method was used to determine the molar volume or molar density. This article details how, using a dataset of 360 experimental observations, the most effective constants (comprising eight parameters) were ascertained utilizing the PSO and ACO algorithms. Furthermore, an additional set of 50 experimental data points was analyzed to assess the accuracy of the BWR EOS. The results indicated an error margin of 2.164% for PSO and 2.768% for ACO, respectively. Subsequently, the predictive error associated with the 11-parameter Benedict-Webb-Rubin-Starling (BWRS) equation was found to be 3.75%. In contrast, the simpler, three-parameter Soave-Redlich-Kwong (SRK) equation exhibited a notably higher error rate of 9.866%. These findings underscore a general trend: as the number of parameters in an EOS increase, the prediction error tends to decrease. Interestingly, its error rate is approximately double even though the BWRS equation features three additional parameters compared to the empirical BWR equation. This observation suggests that experimental approaches significantly enhance predictive accuracy despite the increased computational demands in determining optimal constants.

    Keywords: BWR Equation, Super- Halley Method, Optimization, PSO Algorithm, ACO Algorithm
  • رحیم میرکی باصری، ایرج رجبی*، محمدحسین کریمی

    این تحقیق به ارائه بهینه سازی پارامترهای هندسی دامن هواناو با استفاده از الگوریتم PSO به جهت کاهش دامنه ارتعاشات وارده بر سازه و افزایش کیفیت سواری با شناور می پردازد. در ابتدا معادلات دینامیک حاکم بر شناور در دو حالت تماس با سطح زمین و عدم تماس به صورت خلاصه ارائه می گردد. براساس معادلات دینامیک غیرخطی ارائه شده، نقطه تعادل شناور بدست آورده می شود و خطی سازی معادلات دینامیک غیرخطی حاکم بر حرکت عمودی شناور حول نقطه تعادل، فرم خطی شده معادلات دینامیک حاکم استخراج می گردد. به جهت کاهش ارتعاشات وارده و افزایش کیفیت سواری با شناور یک تابع هدف ارائه می گردد و برمبنای این تابع هدف و با استفاده از هر دو فرم معادلات دینامیک خطی و غیرخطی، پارامترهای هندسی دامن براساس الگوریتم هوشمند PSO بدست می آید. در نهایت نشان داده می شود، که در مقایسه رفتار فرکانسی و زمانی شناور بهینه شده با شناور اصلی، دامنه ارتعاشات کاهش و کیفیت سواری با شناور بهینه شده به شدت بهبود یافته است

    کلید واژگان: هواناو، دامن انعطاف پذیر، بهینه سازی، الگوریتم PSO
    Rahim Miraki Baseri, Iraj Rajabi *, Mohammadhosein Karimi

    In this research, the optimization of the geometric parameters of the hovercraft skirt is investigated using the PSO algorithm in order to reduce the range of vibrations on the structure and increase the ride quality. At first, the dynamic equations governing the hovercraft in two states of contact with the ground surface and non-contact are presented. Based on the presented nonlinear dynamic equations, the equilibrium point of the hovercraft was extracted and by linearizing the nonlinear dynamic equations governing the heave motion of the vessel around the equilibrium point, the linear form of the governing dynamic equations was extracted. In order to reduce the vibrations and increase the ride quality with the vessel, an objective function is presented, and based on this objective function and using both forms of linear and non-linear dynamic equations, the geometric parameters of the skirt are obtained based on the intelligent PSO algorithm. Finally, it is shown that comparing the frequency and time behavior of the optimized hovercraft with the original hovercraft, the range of vibrations is reduced and the ride quality with the optimized hovercraft is greatly improved.

    Keywords: Hover Craft, Flexible Skirt, Optimization, PSO Algorithm
  • پریسا اسلامی، امید صفرزاده*، محسن خردمند سعدی، مرتضی اکبری حصار
    برای حفاظ گذاری در برابر تشعشعات هسته ای، وزن پایین حفاظ اهمیت فراوانی دارد. طراحی حفاظ یک مسیله بهینه سازی چند هدفه است. در طراحی حفاظ ابتدا پارامترها بر پایه معادلات به صورت تحلیلی تخمین زده می شود و سپس با استفاده از کدهای محاسباتی، طراحی نهایی انجام می شود. با این وجود در بسیاری از موارد، حفاظ طراحی شده فاقد بهینگی لازم هستند و ضروری است طرح اولیه با استفاده از روش های شناخته شده بهینه گردد. در این پژوهش، به منظور بهینه سازی حفاظ بیولوژیکی یک راکتور ماژولار، یک روش بهینه سازی چند هدفه جهت کوپل کردن الگوریتم PSO با کد محاسباتی  ANISN پیشنهاد شده است. دو تابع هدف جزء شامل وزن و دز تابشی در یک مدل ریاضی چند هدفه لحاظ شده است. تابع هدف کل عبارت است از یک ترکیب خطی وزن دهی شده از هریک از این دو تابع جزء. مواد مورد استفاده برای بهینه سازی شامل بتن، کامپوزیت شامل B4C و 3 B2O  است. نتایج نشان می دهد روش بهینه سازی چند هدفه برای طراحی حفاظ بیولوژیکی یک راکتور ماژولار قابل اعتماد و کارآمد است. این روش می تواند کیفیت طراحی حفاظ را بهبود و وزن حفاظ را 38% کاهش و آهنگ دز مجموع نوترون و فوتون را 83% کاهش دهد، نسبت به حالتی که از حفاظ متداول چاهک راکتور (بتن سرپانتین) استفاده شود.
    کلید واژگان: حفاظ، راکتور ماژولار، الگوریتمPSO، ANISN
    Parisa Eslami, Omid Safarzadeh *, Mohsen Kheradmand Saadi, Morteza Akbari-Hesar
    For shielding against nuclear radiation, the low weight of the shield is very important. Shielding design is a multi-objective optimization problem. In the shielding design, first the parameters are estimated analytically based on the equations, and then the final design is done using calculation codes. However, in many cases, the designed shields lack the necessary optimization and it is necessary to optimize the initial design using known methods. In this research, in order to optimize the biological protection of a modular reactor, a multi-objective optimization method has been proposed to couple the PSO algorithm with the ANISN calculation code. Two objective functions of the component, including weight and radiation dose, are included in a multi-objective mathematical model. The overall objective function is a weighted linear combination of each of these two component functions. Materials used for optimization include concrete, composite including B4C and B2O3. The results show that the multi-objective optimization method for the biological protection design of a modular reactor is reliable and efficient. This method can improve the design quality of the shield and reduce the weight of the shield by 38% and reduce the total dose rate of neutrons and photons by 83%, compared to the case where the conventional shielding of the reactor well (serpentine concrete) is used.
    Keywords: Shielding, modular reactor, PSO Algorithm, ANISN
  • Reza Ghabousian, Yousef Farhang *, Kambiz Majidzadeh, Amin Babazadeh Sangar
    Diabetes is a dangerous disease in which the body is incapable of controlling blood sugar due to inadequate insulin hormone levels. This chronic disease increases blood sugar in patients. Therefore, if it is not controlled, it will cause many complications. A considerable number of people in the world suffer from this disease owing to its damage and lack of its initial diagnosis. The patient visits the doctor frequently to diagnose his/her illness and conducts various tests that are boring and costly. Increasing machine learning approaches through heuristics, and novel methods can somewhat decrease the problems. The current study aims to propose a model that can predict diabetes in patients with high accuracy. The paper introduces a new method based on the assortment of metaheuristic algorithms of a particle swarm and fuzzy inference system. The proposed method utilizes fuzzy systems to binary the particle swarm algorithm. The achieved model is applied to the diabetes dataset and then evaluated using a neural network classifier. The results indicate an increase in classification accuracy to 95.47% compared to other existing methods.
    Keywords: Diabetes, PSO Algorithm, Neural Networks, Fuzzy systems, Meta-heuristic algorithms
  • A. Ghodousian *, F. S. Yousefi
    In this paper, we introduce a new optimization problem with respect to a generalized form of fuzzy relational equations (FRE) in which fuzzy equality replaces ordinary equality in the constraints (FRE-FC). Fuzzy constraints enable us to attain optimal points (called super-optima in this paper) that are better solutions than those resulted from the resolution of the similar problems with ordinary equality constraints. Some structural properties of the FRE-FC problems are studied and a new formulation is presented in which the fuzzy constraints (equations) are precisely modeled. Subsequently, a new PSO-based algorithm is proposed to solve the FRE-FC problems defined by arbitrary continuous t-norms. The proposed algorithm is tested with different test problems generated by ten well-known continuous t-norms used in the literature. Moreover, the generated solutions for these problems, are also compared with some well-known meta-heuristic methods which have been applied to many practical optimization problems. It is shown that the optimal intensity of electromagnetic radiation problem can be formed as a special case of FRE-FC problems in which fuzzy composition is defied by max-product composition.
    Keywords: Fuzzy relational equations, Fuzzy constraints, continuous t-norms, linear optimization, PSO Algorithm
  • فخری الله یاری، آزیتا بهبهانی نیا*، حسین رحامی، مریم فراهانی، سمیرا خدیوی
    زمینه و هدف

    بسیاری از جوامع، به طور عمده در جهان توسعه یافته از برنامه ها و سیستم های ارزیابی پایداری محلات برای سنجش میزان موفقیت خود در نزدیکی به اهداف توسعه پایدار استفاده می کنند. ویژگی ها و موفقیت این سیستم ها در میزان پوشش ابعاد مختلف پایداری موضوعی است که باید مورد توجه برنامه ریزان و طراحان شهری قرار گیرد. در این پژوهش با هدف شناخت، بررسی و مقایسه محدودیت ها و قابلیت های سیستم های ارزیابی پایداری محلات به بررسی انتقادی چهار مورد از سیستم های شناخته شده در این زمینه یعنی LEED-ND،BREEAM-Communities ، CASBEE-UD و DGNB-NSQ پرداخته شده است.

    روش بررسی

    در این پژوهش با بررسی گسترده متون و قیاس تطبیقی از چهار سیستم ارزیابی پایداری محلات و با استفاده از روش تحلیل محتوا به مسایلی از قبیل مقایسه ساختار و طبقه بندی، وزن موضوعات و معیارها، میزان پوشش پایداری و غیره پرداخته شده است. پس از مقایسه کلی سیستم های ارزیابی پایداری محلات، چارچوب مقایسه ای بر مبنای چهار بعد توسعه پایدار شهری در قالب 8 موضوع شکل گرفته است. لازم به ذکر است این پژوهش در سال 1399 انجام شده است.

    یافته ها

    علی رغم مشاهده ساختار درخت مانند در سیستم ها، تفاوت در اهمیت موضوعات و میزان پوشش پایداری قابل مشاهده است. بررسی ها نشان داد بیش از 68% معیارهای ارزیابی بر بعد محیطی تاکید داشته و دو موضوع کاربری اراضی- بافت شهری- چیدمان ساختمان ها با بیش از 20% و منابع (انرژی، آب، مصالح) با بیش از 13%، موضوعات مهم و تاثیرگذار در روند ارزیابی محلات شناخته شدند. این در حالی است که در خصوص سایر موضوعات رویکرد سیستم ها متفاوت بوده است.

    بحث و نتیجه گیری

    نتایج پژوهش نشان داد سیستم های مورد بررسی علی رغم ارایه روش های عملیاتی مفید در راستای ارزیابی پایداری به دلیل تمرکز بیش از حد بر بعد محیطی و به همان نسبت غفلت از سایر ابعاد پایداری، در ارزیابی پایداری محلات به صورت یکپارچه کارا نبوده و نیاز به بلوغ بیشتری دارند.

    کلید واژگان: توسعه پایدار محلی، ابعاد و شاخص های پایداری، سیستم ارزیابی پایداری، مطالعه انطباقی سیستم ها
    Fakhri Allahyari, Azita Behbahaninia *, Hossein Rahami, Maryam Farahani, Samira Khadivi
    Background and Objective

    Energy consumption in buildings accounts for one third of the country's annual energy consumption, so it is important to provide solutions that can reduce energy consumption in this sector.

    Material and Methodology

    Using questionnaires and experts’ opinions, effective parameters in energy optimization in Construction Engineering Organization of Bandar Abbas were identified. Variables such as wall and ceiling material, area and type of windows, wall and ceiling insulation thickness were selected. Different modes were investigated with Design Builder software. By training two separate neural networks, how the inputs are connected to two important outputs, which is the amount of energy and carbon dioxide, was obtained. And optimization was performed using the PSO algorithm.

    Findings

    In the obtained model, brick wall with insulation thickness of 5cm, beam roof with insulation thickness of 5cm, triple glazing, ratio of north and east windows to wall in the same direction 70%, ratio of south window to south wall between 41 to 43 percent and the ratio of the west window to the west wall is between 65 to 67 percent, in which the amount of energy and carbon dioxide is the minimum.

    Discussion and Conclusion

    If the energy is selected as target function, the results obtained from the PSO are closely consistent with the optimization results for when the target function is the amount of carbon dioxide. These two functions are in line with each other, and optimizing one will lead to optimizing the other.

    Keywords: Building, Optimization, Energy, Design builder software, Neural Network, PSO algorithm
  • زهرا مقدسی*، علی اصغر مولوی، محمود زیبنده گرجی، سعید محمدی

    پرتودرمانی یکی از موثرترین روش های درمان سرطان است. روش پرتودهی از نزدیک یا براکی تراپی به طور گسترده برای درمان سرطان ها استفاده می شود. بنابراین طراحی درمان از اهمیت ویژه ای برخوردار است. اصل اساسی در پرتودرمانی، وارد کردن حداکثر آسیب به تومور و حداقل آسیب به بافت های طبیعی است. مکان چشمه های براکی تراپی بایستی به گونه ای طراحی شود تا توزیع دز آن ها مطابق طرح درمان باشد و با دز تجویزی هم خوانی داشته باشد. ارزیابی دقیق برای اجتناب از رسیدن دز زیاد به سایر ارگان ها به ویژه ارگان های حساس ضروری است. در طراحی پیش از درمان می توان از الگوریتم های بهینه سازی بهره گرفت. هدف این است که برای هر تومور، بهینه سازی به گونه ای انجام شود که نقاط واقع بر لبه مرز تومور، دز معین داشته و نقاط درون تومور دزی بیش تر یا برابر با دز تعیین شده روی نقاط واقع در مرز را داشته باشند. دقت بهینه سازی و یافتن مکان بهینه چشمه ها، در طراحی درمان بسیار مهم است. در این مقاله به کمک الگوریتم ازدحام ذرات (PSO)، مکان چشمه های پالادیوم-103، که برای درمان سرطان پروستات به کار می رود، بهینه سازی می شود. برنامه با تومورهای مختلف و در وضعیت های متفاوت اجرا شده است. نتایج نشان می دهد با استفاده از این الگوریتم و با تعداد دلخواه 5 و 40 چشمه، بیش از 90% نقاط روی مرز تومورهای دایره ای و بیضوی، دز تعیین شده را دریافت می کنند. هم چنین بهترین مکان قرارگرفتن دانه های براکی تراپی و مشخصات آن ها به دست می آید. این پژوهش نشان می دهد که الگوریتم PSO می تواند برای بهینه سازی مکان چشمه های براکی تراپی به روش کاشت داخل نسجی که معمولا از تعداد زیادی چشمه استفاده می شود، به کار رود. با بهینه سازی، توزیع دانه ها و منحنی های هم دز بررسی می شود تا از رسیدن دز کافی به حجم هدف و حفظ بافت های سالم اطمینان حاصل شود. پیاده سازی آسان، تعداد کم پارامترها و همگرایی نسبتا سریع به جواب بهینه، از مزایای این الگوریتم به شمار می رود.

    کلید واژگان: بهینه سازی، الگوریتم ازدحام ذرات، پرتودرمانی، براکی تراپی، چشمه پالادیوم
    Zahra Moghadasi*, Ali Asghar Mowlavi, Mahmood Zibandeh Gorji, Saeed Mohammadi

    Radiation therapy, is one of the treatments for cancer. Brachytherapy is a radiotherapeutic technique that a sealed radiation source is placed inside or next to the tissue and has become a mainstream treatment option for cancer. Achieving maximum dose to the gland as well as minimum injury to the adjacent tissues is a basic principle in radiation therapy. Sources configuration must be designed in such a way that the dose distribution agrees with treatment planning and the prescribed dose. Exact evaluation is necessary to avoid excessive dose to other organs especially organs at risk. Optimization algorithms are applied in preplanning treatment. The aim is to deliver a desire dose in the border of tumor while all of the points inside the tumor receive the absorbed dose more than the dose border values. The accuracy of optimization and finding the best position of seeds is so important in treatment planning. We used PSO algorithm to optimize the places of 103Pd seeds which are applied in the prostate brachytherapy. The algorithm was performed for desired tumor shape in various conditions. In circle and ellipsoid tumor with 5 and 40 desire seeds, more than 90% of points of border receive the prescribed dose. Moreover, the optimized characteristics of seeds and their best positions were determined. The results show that the PSO algorithm can be used for optimizing the position of interstitial implantation brachytherapy that so many seeds used. Distribution dose and isodose curve were studied to assurance delivering adequate dose to target volume while keeping healthy tissues. Few parameters, easy implementation and fast convergence around the global answer are advantages of this algorithm.

    Keywords: Optimization, PSO Algorithm, Radiotherapy, Brachytherapy, 103Pd Seed
  • Khosro Jalali, Javad Vahidi *, Seyed Saleh Mohseni, Hadi Dehbovid
    One of the ways to enhance the security and concealment of data used today is image watermarking. In image watermarking operation, we try to hide image inside another image without letting others know about the hidden image. In this paper, Contourlet Transform and SVD Transform are used to embedded watermark in the host image. The PSO Optimization Algorithm is also used in the watermark extraction step to find the best scale factor. The results of the proposed algorithm in this article show an improvement over the comparative methods.
    Keywords: Watermarking, Contourlet Transform, PSO Algorithm
  • A. Fakharzadeh, M. Goodarzi

    In this paper, a revised measure-theoretical approach is applied for solving some classical optimal control problems. Indeed, the problem is converted into an optimization problem in measure space and then it is transformed into a finite dimensional nonlinear programming problem by using approximation scheme. At last, the nearly optimal control and trajectory functions are determined from the solution of the nonlinear optimization problem. A numerical example is given to demonstrate the efficiency of this method.

    Keywords: Optimal Control, Measure Theory, Nonlinear Optimization, Approximation, PSO Algorithm
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.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال