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

whale optimization algorithm

در نشریات گروه ریاضی
تکرار جستجوی کلیدواژه whale optimization algorithm در نشریات گروه علوم پایه
تکرار جستجوی کلیدواژه whale optimization algorithm در مقالات مجلات علمی
  • امیرمحمد نعمتی*، مرجان کوچکی رفسنجانی

    در این مقاله، الگوریتم بهینه سازی نهنگ و تعدادی از الگوریتم های تعمیم یافته روی آن مورد بررسی قرار گرفته است. الگوریتم بهینه سازی نهنگ به عنوان یک روش فراابتکاری جدید، جایگاه برجسته ای در حل مسائل پیچیده بهینه سازی به دست آورده است. این الگوریتم که از رفتار اجتماعی نهنگ ها در طبیعت الهام گرفته شده، به دلیل توانایی های قابل توجه در یافتن بهینه های سراسری و محلی، مورد توجه قرار گرفته است. با این حال، الگوریتم بهینه سازی نهنگ با چالش هایی روبروست؛ نظیر نرخ همگرایی کند که می تواند منجر به افزایش زمان محاسباتی در حل مسائل شود، و همچنین پایبندی به برخی از راه حل های محلی، که این پایبندی به انتخاب تصادفی عوامل جستجو در مرحله اکتشاف برمی گردد. این محدودیت ها باعث شده است که پژوهشگران به توسعه و بهبود این الگوریتم با استفاده از ترکیب آن با روش ها و الگوریتم های مختلف بپردازند. در سال های اخیر، ترکیب الگوریتم بهینه سازی نهنگ با روش های فازی و غیرفازی موجب بهبود قابل توجهی در عملکرد آن، به ویژه در مسائلی مانند انتخاب ویژگی، خوشه بندی داده ها، و مسائل پیچیده مهندسی شده است. این ترکیب ها توانسته اند ضمن حفظ مزایای ذاتی الگوریتم بهینه سازی نهنگ، نقاط ضعف آن را کاهش داده و کارایی و دقت بیشتری در حل مسائل مختلف ارائه دهند. این مقاله به بررسی چندین نسخه بهبودیافته از الگوریتم بهینه سازی نهنگ می پردازد که با استفاده از راهکار های مختلف توسعه یافته اند. این الگوریتم ها از جنبه های متعددی نظیر نرخ همگرایی، دقت، پیچیدگی، میانگین مقدار شایستگی، اجتناب از گیرافتادن در بهینه های محلی و کاربرد در مسائل عملی با یکدیگر مقایسه شده اند. علاوه بر این، نقاط قوت و ضعف هر یک از این نسخه ها تحلیل شده و کاربردهای آن ها در زمینه های مختلف علمی و صنعتی بررسی شده است. نتایج این پژوهش می تواند به عنوان یک مرجع جامع برای محققان و مهندسانی که در پی به کارگیری یا توسعه الگوریتم های بهینه سازی پیشرفته هستند، مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، این مقاله به درک عمیق تر عملکرد الگوریتم بهینه سازی نهنگ و روش های بهبود آن کمک می کند و می توان از آن به عنوان پایه ای برای تحقیقات آتی در این حوزه استفاده کرد.

    کلید واژگان: انتخاب ویژگی، الگوریتم بهینه سازی نهنگ، منطق فازی، خوشه بندی C-میانگین فازی
    Amirmohammad Nemati *, Marjan Kuckaki Rafsanjani

    In this article, the Whale Optimization Algorithm (WOA) and several extended algorithms based on it are examined. The Whale Optimization Algorithm, as a novel metaheuristic approach, has gained a prominent position in solving complex optimization problems. This algorithm, inspired by the social behavior of whales in nature, has drawn attention due to its significant capabilities in finding global and local optima. However, WOA faces challenges such as a slow convergence rate, which can lead to increased computational time in solving problems, as well as a tendency to get stuck in local solutions, a limitation linked to the random selection of search agents during the exploration phase. These limitations have prompted researchers to enhance and improve the algorithm by integrating it with various methods and algorithms. In recent years, the combination of WOA with fuzzy and non-fuzzy methods has resulted in significant improvements in its performance, especially in problems like feature selection, data clustering, and complex engineering problems. These combinations have managed to maintain the inherent advantages of WOA while reducing its weaknesses, providing greater efficiency and accuracy in solving various problems. This article reviews several improved versions of the Whale Optimization Algorithm, which have been developed using different approaches. These algorithms are compared in terms of multiple aspects such as convergence rate, accuracy, complexity, average fitness value, avoidance of local optima, and their application to practical problems. Furthermore, the strengths and weaknesses of each of these versions are analyzed, and their applications in various scientific and industrial fields are discussed. The results of this study can serve as a comprehensive reference for researchers and engineers seeking to apply or develop advanced optimization algorithms. Additionally, this article contributes to a deeper understanding of the performance of the WOA and its enhancement methods and can be used as a foundation for future research in this field.

    Keywords: Feature Selection, Whale Optimization Algorithm, Fuzzy Logic, Fuzzy C-Means Clustering
  • S. Anvari, M. Abdollahi Azgomi *, M. R. Ebrahimi Dishabi, M. Maheri

    K-Nearest Neighbors (KNN) is a classification algorithm based on supervised machine learning, which works according to a voting system. The performance of the KNN algorithm depends on different factors, such as unbalanced distribution of classes, the scalability problem, and considering equal values for all training samples. Regarding the importance of the KNN algorithm, different improved versions of this algorithm are introduced, such as fuzzy KNN, weighted KNN, and KNN with variable neighbors. In this paper, a weighted KNN based on Whale Optimization Algorithm is proposed for the objective of increasing the level of detection accuracy. The proposed algorithm devotes a weight to each training sample of every feature by employing the WOA to explore the optimized weight matrix. The algorithm is implemented and experimented on five standard datasets. The evaluation results prove that the proposed algorithm performs better than both weighted KNN based on the Genetic Algorithm (GA) and the classic KNN algorithm.

    Keywords: K-nearest neighbors, weighted K-nearest neighbors, Whale optimization algorithm, Genetic Algorithm
  • Sharareh Mohajeri, Fatemeh Harsej *, Mahboubeh Sadeghpour, Jahanfar khaleghi nia

    In recent years, integrated reverse supply chain practices have been adopted by companies that desire to reduce the negative environmental and social impacts within their supply chains. models and solutions assisted by industry 4.0 technologies have been developed to transform products in the end of their life cycle into new products with different use. There are several methods with different technologies to recycle the wastes, which have been selected and weighted based on the indicators of the industry 4.0 revolution and the wastes sent to recycling centers based on the technology weight. The understudy model is multi-objective, including minimizing transportation costs and environmental effects and maximizing customer response demand. The whale optimization algorithm and the NSGA-II algorithm were also used to solve this model. The results obtained from whale optimization and genetic algorithms have been comprised of each other through comparative indicators of quality, dispersion, uniformity, and solving time. The results showed that the whale algorithm has a higher ability to explore and extract possible points and achieve optimal solutions in all cases. The NSGA-II algorithm was also superior to the whale algorithm in terms of uniformity and solving time. The investigation of changes in solving time with increasing problem size was another confirmation of the NP-hard nature of the understudied problem.

    Keywords: Reverse supply chain, Industry 4.0 revolution, whale optimization algorithm, technologies assessment
  • Seyed Hasan Hosseini, Javad Vahidi *, Seyed Reza Kamel Tabbakh, AliAsghar Shojaei

    Cloud computing is a massively distributed system in which existing resources interact with user-requested tasks to meet their requests. In such a system, the problem of optimizing Resource Allocation and Scheduling (RAS) is vital, because recourse allocation and scheduling deals with the mapping between recourses and user requests and also is responsible for optimal allocating of tasks to available resources. In the cloud environment, a user may face hundreds of computational resources to do his work. Therefore, manually recourse allocation and scheduling are impossible, and having a schedule between user requests and available recourses seems logical. In this paper, we used Whale Optimization Algorithm (WOA) to solve resource allocation and task scheduling problem in cloud computing to have optimal resource allocation and reduce the total runtime of requested services by users. The proposed algorithm is compared with the other existed algorithms. Results indicate the proper performance of the proposed algorithm than other ones.

    Keywords: cloud computing, Makespan, Task, Resource, whale optimization 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