ant colony optimization algorithm
در نشریات گروه فنی و مهندسی-
This study aims to optimize the flight endurance of a 12-passenger turboprop air taxi using two metaheuristic optimization algorithms: Grey Wolf Optimization (GWO) and Ant Colony Optimization (ACO). Initially, the gradient descent method was employed to estimate the aircraft's maximum weight. Subsequently, the aircraft's performance characteristics were utilized as design variables and flight endurance was optimized under specific constraints without altering the physical structure of the aircraft. The optimization process was implemented, and the results were evaluated and compared in terms of performance and efficiency. This research demonstrated that the two mentioned algorithms, utilizing random and collective strategies, were able to enhance the aircraft's efficiency. Additionally, the optimization of flight endurance for three real aircraft—Piper, Beechcraft, and Bombardier—was examined compared to their original endurance. In this context, the Ant Colony Optimization algorithm exhibited better performance than the Grey Wolf Optimization algorithm, which could have a positive impact on flight operations without refueling or the process of finding alternative airports.Keywords: Air Taxi, Optimization, Gradient Descent, Grey Wolf Optimization Algorithm, Ant Colony Optimization Algorithm
-
In this paper, a new type of Vehicle Routing Problem (VRP) in the valuable commodity transportation industry is modeled considering the route risk constraint. The proposed model has two objective functions for risk minimization. In the first objective function, three concepts are presented, which are 1) the vehicle does not travel long distances in the first three moves because it carries more money, 2) to serve the same branch on two consecutive days, at the same time, and 3) the bow should not be repeated in two consecutive days. This reduces the possibility of determining a fixed pattern for the service and increases its security. In the second objective function, the risk is a function of the amount of money, the probability of theft, and the probability of its success. Two different meta-heuristic algorithms have been used to solve the proposed model, including the genetic and ant colony optimization algorithms. In computational testing, the best parameter settings are determined for each component, and the resulting configurations are compared in the best possible settings. The validity of the answers of the algorithms has been investigated by generating different problems in various dimensions and using the real information of Shahr Bank. The results show that the genetic algorithm provides better results compared to the ant colony algorithm, with an average of 0.93% and a maximum of 1.87% difference from the optimal solution.
Keywords: Risk, Valuable Commodity, Vehicle Routing Problem With Time Window, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization Algorithm -
استفاده همزمان از یک روش مسیریابی کارآمد و گره چاهک متحرک در شبکه های حسگر بی سیم، علاوه بر اینکه از تخلیه سریع انرژی حسگرها جلوگیری می کند، توازن مصرف انرژی را در فرآیند تجمیع داده به صورت موثری بهبود می بخشد. در این مقاله، روش جدیدی برای تجمیع داده حسگرها موسوم به «جمع آوری گلبرگ گونه داده مبتنی بر الگوریتم کلونی مورچه» پیشنهاد می شود که همزمان به خوشه بندی، تعیین سرخوشه، مسیریابی درون خوشه ای، تعیین نقاط توقف گره چاهک و طراحی مسیر حرکت گره چاهک می پردازد. در این روش، شبکه توسط دوایر متحدالمرکز فرضی فراز می شود که در فواصل مساوی از هم قرار دارند. محل برخورد این دوایر با خطوط فرضی عبوری از مبدا، نقاط توقف مجاز چاهک را مشخص می کند. ابتدا با خوشه بندی کارآمد گره های حسگر و تشکیل درخت مسیریابی مبتنی بر یک الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه بهبودیافته در هر خوشه، داده حسگرها در سرخوشه متناظر تجمیع می شود. سپس با انتخاب نقاط توقف مناسب و طراحی یک مسیر گلبرگ گونه، گره چاهک براساس دو حرکت خطی و کمانی، داده تجمیع شده در سرخوشه ها را جمع آوری می کند. در نظر گرفتن ملاحظات حرکت گره چاهک در فرایند تعیین سرخوشه از دیگر قابلیت های روش پیشنهادی است. نتایج حاصل از شبیه سازی ها نشان دهنده عملکرد بهتر الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با الگوریتم های EDT، EMPAR و EGRPM هستند.
کلید واژگان: الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه، تاخیر، چاهک متحرک، حرکت گلبرگ گونه، شبکه حسگر بی سیمSimultaneous use of an efficient routing protocol and mobile sink not only prevents rapid sensor energy depletion but also effectively improves the energy balance in wireless sensor networks. In this paper, a new data aggregation method is proposed called “Ant colony-based Routing and Petal-shaped Data Aggregation (ARPDA)”, which includes clustering, Cluster Head (CH) selection, intra-cluster routing, determining polling points, and designing the sink node trajectory. In the proposed method, the network is divided by several virtual concentric circles that are equidistant from each other. The intersection point of these circles with the virtual lines passing through the origin of the network determines the probable polling points for the sink node. First, by efficiently clustering the sensor nodes and forming an intra-cluster routing tree based on the ant colony optimization algorithm, the sensor data is aggregated in CHs; then, by selecting the appropriate polling points and designing a petal-shaped path, the sink node periodically collects the aggregated data in CHs based on two linear and circular movements. Considering the sink movement in the CH selection process is another advantage of the proposed algorithm. Numerical results confirm the better performance of the proposed algorithm compared to the EDT algorithm.
Keywords: Ant Colony Optimization Algorithm, Delay, Mobile Sink, Petal-Shaped Trajectory, Wireless Sensor Networks -
شبکه توزیع آب شهر کلیبر به دلیل ویژگی خاص توپوگرافی شهر، دارای 7 شیر فشارشکن است که به صورت تجربی در موقعیت های مختلف شبکه نصب شده است تا مازاد فشار موجود در شبکه مدیریت شود. در این تحقیق، تاثیر جانمایی هوشمند شیرهای فشارشکن با بکارگیری شاخص مکانیابی شیر، به منظور کاهش میزان نشت و افزایش قابلیت اطمینان شبکه بررسی می شود. هدف کمینه سازی نشت ساعتی با تعیین موقعیت جدید شیرها و بهینه سازی برنامه ساعتی عملکرد آنها می باشد که در کنار کمینه سازی نشت به عنوان تابع هدف، قید حداقل فشار در سه حالت عدم اعمال قید فشار (قید حداقل فشار برابر صفر متر)، تامین آب در ورودی ساختمان (حداقل قید فشار برابر 10 متر) و تامین آب برای یک ساختمان چهار طبقه (حداقل قید فشار برابر 26 متر) به عنوان تابع پنالتی در کنار تابع هدف در نظر گرفته شده است. برای این منظور از ترکیب الگوریتم جامعه مورچگان با شبیه ساز ایپانت در محیط متلب استفاده شده است. بررسی نتایج نشان می دهد که با جانمایی هوشمند شیرهای فشارشکن موجود در شبکه کلیبر و بهینه سازی برنامه ساعتی عملکرد آنها، میزان نشت شبکه در حدود 9/15درصد نسبت به حالت تنظیم تجربی شیرهای فشارشکن کاهش و قابلیت اطمینان شبکه در حدود 5/15 درصد افزایش می یابد که نشان دهنده تاثیر برنامه ریزی هوشمند شبکه های توزیع آب در بهبود کارایی هیدرولیکی آنها می باشد.کلید واژگان: الگوریتم جامعه مورچگان، جانمایی هوشمند شیرها، شبکه توزیع آب کلیبر، شیر فشارشکن، کمینه سازی نشتDue to the particular topography of Kaleybar city, the water distribution network of this city has 7 pressure reducing valves that have been experimentally installed in different locations to manage the extra pressure in the network. In this research, the effect of the intelligent emplacement of pressure-reducing valves is investigated by using the valve selection index to reduce leakage and increase network reliability. The aim is to minimize hourly leakage by determining the optimal location and setting of valves, In addition to the minimization of leakage as the objective function, the minimum pressure restriction in three cases of no pressure restriction (minimum pressure restriction equal to 0 meters), water supply at the entrance of the building (minimum pressure restriction equal to 10 meters) and water supply for a four-story building ( minimum pressure constraint equal to 26 m) is considered as a penalty function next to the objective function. For this purpose, a combination of the ant colony optimization algorithm with the EPANET simulator in MATLAB has been used. The results show that with the intelligent emplacement of pressure-reducing valves in Kaleybar City, the leakage of the network has been decreased by 15.9 percent and the reliability of the network has been increased by 15. 5 percent, which shows the effect of intelligent operation planning on water distribution networks in improving their hydraulic performance.Keywords: Ant Colony Optimization Algorithm, Leakage Minimization, Intelligent Emplacement of Valves, Pressure Reducing Valve, Kalibar Water Distribution Networks
-
مسیریابی بهینه یکی از پرکاربردترین مسایل شبکه در برنامه ریزی حمل و نقل است و هدف از آن یافتن کوتاهترین مسیر از میان مسیرهای موجود است. مسئله کوتاهترین مسیر روی یافتن مسیر با کمترین فاصله، زمان یا هزینه از گره منبع به گره مقصد تمرکز دارد. از جهت دیگر زمان انجام این پردازش در کاربردهای مربوط به حمل و نقل هوشمند و کاربر مبنا اهمیت زیادی می یابد. برای انجام مسیریابی از الگوریتمهای قطعی و ابتکاری مختلفی استفاده می شود. یکی از این الگوریتمها، الگوریتم فراابتکاری بهینه سازی کلونی مورچه است که از رفتار جمع آوری آذوقه مورچه ها الهام گرفته شده است و به ذات به مسئله مسیریابی از لانه تا آذوقه می پردازد و در مقاله حاضر نتایج آن با دو الگوریتم دیگر یعنی ژنتیک و دایکسترا مقایسه می شود. الگوریتم ژنتیک یک الگوریتم فراابتکاری می باشد و در مقابل آن دایکسترا الگوریتمی قطعی است. هر سه الگوریتم روی سه شبکه کوچک با 200 گره، متوسط با 1000 گروه و بزرگ با 2000 گره بررسی شدند. با بررسی نتایج مشخص شد که الگوریتم کلونی مورچه ها در شبکه های بزرگا نتایج بهتری می دهد. زمان محاسباتی الگوریتم فراابتکاری کلونی مورچگان نزدیک به زمان محاسباتی الگوریتم ژنتیک است اما دقت بیشتری داشته و دقت محاسبات آن همانند روش الگوریتم قطعی دایکسترا است.کلید واژگان: الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم دایکسترا، مسیریابی، شبکهOptimal routing is one of the most widely used network issues in transportation planning and aims to find the shortest route among the available routes. Shortest Path Problem Focuses on finding the path with the least distance, time, or cost from source node to destination node. On the other hand, this processing time is very important in applications related to intelligent and user-based transportation. Various deterministic and innovative algorithms are used to perform routing. One of these algorithms is the ant colloquial ant colony optimization algorithm, which is inspired by the ant feeding behavior of ants and deals with the issue of routing from nest to feed, and in the present article, its results with two other algorithms, namely genetics. And Dijkstra is compared. Genetic algorithm is a meta-heuristic algorithm and Dijkstra is a definite algorithm. All three algorithms were tested on three small networks with 200 nodes, medium with 1000 nodes and large with 2000 nodes. Examination of the results showed that the ant colony algorithm gives better results in large networks. The computational time of the ant colony algorithm algorithm is close to the computational time of the genetic algorithm, but it is more accurate and its computational accuracy is the same as the Diextra definitive algorithm method.Keywords: Ant Colony Optimization Algorithm, Genetic Algorithm, Dijkstra Algorithm, routing, network
-
Journal of Optimization in Industrial Engineering, Volume:14 Issue: 31, Summer and Autumn 2021, PP 111 -128Nowadays, the citrus supply chain has been motivated by both industrial practitioners and researchers due to several real-world applications. This study considers a four-echelon citrus supply chain, consisting of gardeners, distribution centers, citrus storage, and fruit market. A Mixed Integer Non-Linear Programming (MINLP) model is formulated, which seeks to minimize the total cost and maximize the profit of the Citrus supply chain network. Due to the complexity of the model when considering large-scale samples, two well-known meta-heuristic algorithms such as Ant Colony Optimization (ACO) and Simulated Annealing (SA) algorithms have been utilized. Additionally, a new multi-objective ACO algorithm based on a set of non-dominated solutions form the Pareto frontier developed to solve the mathematical model. An extensive comparison based on different measurements analyzed to find a performance solution for the developed problem in the three sizes (small, medium, and large-scale). Finally, the various outcomes of numerical experiments indicate that the MOACO algorithm is more reliable than other algorithms.Keywords: citrus supply chain, MINLP model, Simulated Annealing Algorithm, ant colony optimization algorithm
-
تخمین نرخ نفوذ (ROP) در یک فرایند حفاری از آن جهت که سبب انتخاب بهینه پارامترهای حفاری و کاهش هزینه های مصرفی عملیات میشود بسیار حایز اهمیت است. هدف اصلی از این مقاله، مدلسازی و تخمین ROP با استفاده از شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه بهینه شده با الگوریتم وال (WOA-MLPNN)، شبکه های عصبی بهینه شده با الگوریتم مورچگان (ACO-MLPNN)، شبکه های عصبی پس انتشار خطا (BP-MLPNN) و دو مدل ریاضی شامل مدل بورگوان و یانگ (BYM) و مدل بینگهام میباشد. داده های مورد نیاز برای توسعه مدلها، از واحد نمودار گیری گل و گزارشات پایانی سه چاه حفاری شده در یک میدان نفتی واقع در جنوب غربی ایران جمع اوری شده است، که نخست به منظور حذف نقاط خارج از محدوده و کاهش نویز پیش پردازش شدند. در ادامه، از اطلاعات مقطع 12.25 اینچ دو حلقه چاه که شامل یک توالی مشابه از سازند های حفاری شده میباشند به منظور آموزش و آزمایش مدلها استفاده گردید و سپس مدلهای تولید شده، توسط اطلاعات چاه سوم مورد اعتبار سنجی قرار گرفتند. در پایان، عملکرد مدلها بوسیله شاخص های اماری و ابزار های گرافیکی مختلفی مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج این مطالعه نشان داد که روش های آموزش ماشین نسبت به مدلهای ریاضی مرسوم بسیار دقیقتر میباشند. همچنین، بررسی های بیشتر ثابت کرد که مدل WOA-MLPNN با مقادیر AAPRE برابر 3.19، 5.48 و 9.31 به ترتیب برای سه بخش آموزش، آزمایش و اعتبار سنجی بالاترین عملکرد را نسبت به سایر مدله ها دارا میباشد.
کلید واژگان: نرخ نفوذ حفاری، مدل بورگوان و یانگ، مدل بینگهام، الگوریتم وال، الگوریتم کلونی مورچگان، شبکه عصبی پرسپترون چند لایهRate of penetration (ROP) estimation in a drilling process is very important because it leads to the optimal selection of drilling parameters and reduction of the operating costs. The main purpose of this paper is to modeling and estimating ROP using optimized multilayer perceptron neural network with whale optimization algorithm (WOA-MLPNN), optimized multilayer perceptron neural network with ant colony optimization algorithm (ACO-MLPNN), back propagation multilayer perceptron neural network (BP-MLPNN) and two mathematical models including Bourgoyne and Young model (BYM) and Bingham model. The data required for development of the models were collected from the mud logging unit and the final reports of three drilled wells in an oil field located in southwestern Iran, which were first pre-processed to remove outliers and reduce noise. In the following, 12.25” hole-section information of two wells containing a similar sequence of drilled formations was used to train and test the models, and then the generated models were validated by the third well information. In the end, the performance of models was evaluated by statistical indicators and various graphical tools. The results of this study showed that the machine learning methods are much more accurate than conventional mathematical models. Also, more detailed studies showed that the WOA-MLPNN model with AAPRE values of 3.19, 5.48 and 9.31 for the three sections of training, testing and validation, respectively, has the highest performance compared to other models.
Keywords: Rate of penetration, Bourgoyne, Young model, Bingham model, whale optimization algorithm, Ant colony optimization algorithm, Multilayer perceptron neural network -
Searching and optimizing by using collective intelligence are known as highly efficient methods that can be used to solve complex engineering problems. Ant colony optimization algorithm (ACO) is based on collective intelligence inspired by ants' behavior in finding the best path in search of food. In this paper, the ACO algorithm is used for image edge detection. A fuzzy-based system is proposed to increase the dynamics and speed of the proposed method. This system controls the amount of pheromone and distance. Thus, instead of considering constant values for the parameters of the algorithm, variable values are used to make the search space more accurate and reasonable. The fuzzy ant colony optimization algorithm is applied on several images to illustrate the performance of the proposed algorithm. The obtained results show better quality in extracting edge pixels by the proposed method compared to several image edge detection methods. The improvement of the proposed method is shown quantitatively by the investigation of the time and entropy of conventional methods and previous works. Also, the robustness of the proposed method is demonstrated against additive noise.Keywords: Ant Colony Optimization Algorithm, Edge detection, Fuzzy System
-
Scientia Iranica, Volume:27 Issue: 5, Sep Oct 2020, PP 2539 -2554Facility location of two producers with preference of customers is discussed in this paper. Because of differences between two producers in terms of their influence on the market, the problem is formulated as a bi-level integer mathematical programming model with binary variables. It is considered that both leader and follower have some facilities at first and are going to open new facilities and this may lead to make changes in allocation of facilities and customers. To solve the problem, two metaheuristics algorithm based on genetic algorithm (GA) and hybrid of genetic algorithm and ant colony optimization (ACO) are proposed. In the first section of each algorithm, the location of facilities for two producers is determined and in the second section, each customer selects a facility. Upper bound of the competitive facility location problem is determined by solving the upper-level problem as an integer linear programming model without considering the follower’s decision. To evaluate the efficiency of proposed algorithms, enumeration technique is used to find optimal solution. Computational results show that all of the developed algorithms are capable of achieving optimal solution for small size problems and high-quality solution in reasonable computational time for medium and large-scale problems.Keywords: Bilevel programming, competitive facility location, Genetic Algorithm, ant colony optimization algorithm
-
طبقه بندی کردن خودکار مراحل خواب به منظور تشخیص دادن به موقع اختلالات و مطالعات مرتبط با خواب امری ضروری است. در این مقاله الگوریتمی مبتنی بر EEG تک کاناله برای شناسایی خودکار مراحل خواب با استفاده از تبدیل موجک گسسته و مدل ترکیبی الگوریتم کلونی مورچگان و نیز شبکه عصبی مبتنی بر طبقه بند RUSBoost ارائه می شود. سیگنال با استفاده از تبدیل موجک گسسته به 4 سطح تجزیه شده و ویژگی های آماری از هر یک از سطوح تجزیه شده، استخراج می شود. جهت بهینه سازی کردن و کاهش ابعاد بردارهای ویژگی، از یک مدل ترکیبی الگوریتم کلونی مورچگان و نیز یک شبکه عصبی چندلایه پس انتشار خطا استفاده شده است. سپس از آزمون ANOVA برای تائید صحت ویژگی های بهینه استفاده می شود. طبقه بندی نهایی بر روی این ویژگی های بهینه شده توسط طبقه بند RUSBoost انجام می شود و به طور میانگین برای طبقه بندی 2-کلاس تا 6-کلاس مراحل مختلف خواب صحت بالای 90% را فراهم می کند. نتایج نشان می دهد که روش پیشنهادی، درصد موفقیت بالاتری در طبقه بندی مراحل خواب نسبت به پژوهش های پیشین دارد
کلید واژگان: تبدیل موجک گسسته، شناسایی خودکار مراحل خواب، الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان، RUSBoostThe automatic classification of sleep stages is essential for the timely detection of disorders and the sleep-related studires. In this paper, a single-channel EEG-based algorithm is used to automatically identify the sleep stages using discrete wavelet transform and the hybrid model of ant colony optimiser and the neural network based on RUSBoost. The signal is decomposed using a discrete wavelet transform into four levels and statistical properties of each level is calculated. To optimize and reduce the dimensions of feature vectors, the hybrid model of ant colony optimizer algorithm and the multi-layered neural network are used. Then ANOVA test is applied to validate the selected features. Finally the classification is performed on RUSBoost, which provides an average of 90% classification accuracy for 2 to 6-class classification of different steps of sleep EEG. Suggesting that the proposed method has higher degree of success in classifying sleep stages compared to the existing methods.
Keywords: Discrete wavelet transform, Automatic Sleep Stage Detection, Ant colony optimization algorithm, RUSBoost -
Scientia Iranica, Volume:26 Issue: 3, May-Jun 2019, PP 1104 -1121Earth Dams are one of the most important and expensive civil engineering structures to which a considerable amount of budget is allocated. Their construction costs are mainly related to the size of embankments, which in turn depends on their cross section area. Therefore, reductions in cross section areas of earth dams would cause decreases in embankment volumes leading to a significant reduction in the construction cost of these structures. On the other hand, it is almost impossible to obtain optimum cross section in earth dams with desired stability and acceptable operational dimensions using traditional design methods. In this paper, ant colony optimization algorithm (ACO), a well-known and powerful metaheuristic method used to tackle problems in geotechnical engineering, was used to solve this complicated problem. The results showed that applying ideal and optimum slope and berm arrangements resulted from ACO in designing embankments and earth dams with different heights could lead to decreases in embankment volumes compared to those without any berms or those with berms resulting from usual designs with trial and error.Keywords: Earth dams, Slope stability, Artificial intelligence, ant colony optimization algorithm, Control variable
-
International Journal of Mining & Geo-Engineering, Volume:50 Issue: 2, Summer and Autumn 2016, PP 231 -238Shear wave velocity (Vs) data are key information for petrophysical, geophysical and geomechanical studies. Although compressional wave velocity (Vp) measurements exist in almost all wells, shear wave velocity is not recorded for most of elderly wells due to lack of technologic tools. Furthermore, measurement of shear wave velocity is to some extent costly. This study proposes a novel methodology to remove aforementioned problems by use of hybrid adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) with ant colony optimization algorithm (ACO) based on fuzzy cmeans clustering (FCM) and subtractive clustering (SCM). The ACO is combined with two ANFIS models for determining the optimal value of its userdefined parameters. The optimization implementation by the ACO significantly improves the generalization ability of the ANFIS models. These models are used in this study to formulate conventional well log data into Vs in a quick, cheap, and accurate manner. A total of 3030 data points was used for model construction and 833 data points were employed for assessment of ANFIS models. Finally, a comparison among ANFIS models, and six wellknown empirical correlations demonstrated ANFIS models outperformed other methods. This strategy was successfully applied in the Marun reservoir, Iran.Keywords: Shear wave velocity, Carbonate reservoir, ANFIS, subtractive clustering, ANFIS, Fuzzy C–Means clustering, Ant Colony optimization algorithm
-
بهره برداری بهینه از سیستم چند مخزنه از جمله مسایل مهم در علوم مهندسی آب است که حل آن به سادگی امکان پذیر نمی باشد. لذا، با توجه به قابلیت های الگوریتم های فراکاوشی، امروزه استفاده از این الگوریتم ها به منظور حل مساله مذکور مورد توجه کارشناسان مهندسی آب قرار گرفته است. یکی از انواع الگوریتم های فراکاوشی، الگوریتم بهینه سازی جامعه مورچگان است که بر مبنای شبیه سازی رفتار جستجوی غذا در جامعه مورچگان ارائه شده است. در این تحقیق قابلیتهای چهار الگوریتم مختلف بهینه سازی جامعه مورچگان به نامهای الگوریتم سیستم مورچه، الگوریتم سیستم مورچه برتر، الگوریتم سیستم مورچه ترتیبی و الگوریتم سیستم مورچه بیشینه-کمینه در حل مسائل مرجع چهار و ده مخزنه مورد بررسی قرار گرفته است. برای هر یک از الگوریتم ها دو فرمولبندی ارائه شده که در فرمول بندی اول مقدار آب رهاسازی شده از مخزن و در فرمول بندی دوم ذخیره مخزن به عنوان متغیر تصمیم مساله منظور شده است. نتایج این مطالعه نشان می دهد که الگوریتم بهینه سازی جامعه مورچگان، الگوریتمی مناسب در حل مساله بهره برداری بهینه از سیستم چند مخرنه است. همچنین، نسبت به سایر الگوریتم های مورد مطالعه، نتایج بدست آمده از الگوریتم سیستم مورچه بیشینه - کمینه مطلوب تر است.
کلید واژگان: سیستم سد چند مخزنه، بهره برداری بهینه، الگوریتم بهینه سازی جامعه مورچگانOptimal operation of multi-reservoir systems is amongst the important problems in the field of water engineering which cannot be easily solved. Nowadays, water engineering experts are using Meta-heuristic algorithms to solve this problem due to the computational capabilities of these algorithms. Ant Colony Optimization algorithm is one of the algorithms which is based on foraging behavior of real ants. In this research, the capability of four different ant colony optimization algorithms, Ant System, Elitist Ant System, Ranked Ant system, and Max-Min Ant System has been tested to solve the four- and ten-reservoir benchmark systems. For each algorithm two different formulations are proposed; in the first formulation reservoir releases and in the second formulation reservoir storages are considered as decision variables of the problem. The results showed that the Ant Colony Optimization algorithm is a competent algorithm to solve Multi-reservoir system operation optimization problem. The Max-Min Ant System is also assessed as superior to other algorithms for such problems.Keywords: Multi, reservoir system, Optimal operation, Ant Colony Optimization algorithm -
In this paper, a General Hybrid Cellular Automata (GHCA) model is hybridized with two of the most reliable heuristic search methods, namely Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization Algorithm (ACOA), for the simultaneous optimal design of layout and size of pumped and/or gravity sewer networks. GHCA model is recently proposed by the authors for the optimal size determination of the sewer network with fixed layout. The model has shown to be able to optimally design pumped and/or gravity sewer networks, if required. In proposed hybrid models, the heuristic search algorithms are used to create trial layout for the network while GHCA is used to design the network by determining the pipe diameters, pipe slopes, drop height and pump height, if required. An ad-hoc engineering based method is used to determine feasible layouts by GA, while a Tree Growing Algorithm (TGA) is used to construct feasible layout using ACOA. The proposed hybrid models are tested against two benchmark sewer networks and the comparison of results to those of some existing methods indicates that proposed models, and in particular the ACOA-GHCA method, are more efficient and effective than some alternative methods for the optimal design of layout and size of sewer networks.Keywords: Sewer Network, layout, Ant Colony Optimization Algorithm, Genetic Algorithm, Hybrid model, Cellular Automata
-
Scientia Iranica, Volume:22 Issue: 5, 2015, PP 1742 -1754In this paper, a General Hybrid Cellular Automata (GHCA) model is hybridized with two of the most reliable heuristic search methods, namely Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization Algorithm (ACOA), for the simultaneous optimal design of layout and size of pumped and/or gravity sewer networks. GHCA model is recently proposed by the authors for the optimal size determination of the sewer network with fixed layout. The model has shown to be able to optimally design pumped and/or gravity sewer networks, if required. In proposed hybrid models, the heuristic search algorithms are used to create trial layout for the network while GHCA is used to design the network by determining the pipe diameters, pipe slopes, drop height and pump height, if required. An ad-hoc engineering based method is used to determine feasible layouts by GA, while a Tree Growing Algorithm (TGA) is used to construct feasible layout using ACOA. The proposed hybrid models are tested against two benchmark sewer networks and the comparison of results to those of some existing methods indicates that proposed models, and in particular the ACOA-GHCA method, are more efficient and effective than some alternative methods for the optimal design of layout and size of sewer networks.Keywords: Sewer Network, layout, Ant Colony Optimization Algorithm, Genetic Algorithm, Hybrid model, Cellular Automata
-
Journal of Advances in Computer Engineering and Technology, Volume:1 Issue: 3, Summer 2015, PP 9 -16Wireless Sensor Networks are the new generation of networks that typically are formed great numbers of nodes and the communications of these nodes are done as Wireless. The main goal of these networks is collecting data from neighboring environment of network sensors. Since the sensor nodes are battery operated and there is no possibility of charging or replacing the batteries, the lifetime of the networks is dependent on the energy of sensors. The objective of this research, is to combine the Harmony Search Algorithm and Ant Colony Optimization Algorithm, as successful meta heuristic algorithm to routing at wireless sensor to increase lifetime at this type of networks. To this purpose, algorithm called HS-ACO is suggested. In this algorithm, two criterion of reduction consumption of energy and appropriate distribution of consumption energy between nodes of sensor leads to increase lifetime of network is considered. Results of simulations, show the capability of the proposed algorithm in finding the Proper path and establishment appropriate balance in the energy consumed by the nodes. Propose algorithm is better than Harmony Search algorithm and Ant Colony Optimization algorithm and Genetic Ant algorithm.Keywords: Wireless Sensor Network, routing, meta heuristic algorithms, Harmony Search Algorithm, Ant Colony Optimization Algorithm
-
یکی از مهم ترین خطرات تهدید کننده شبکه های آب شهری، حملات عمدی به منظور آلوده کردن آب شبکه با آلاینده های شیمیایی است. تصمیمات و اقداماتی که بعد از تشخیص آلودگی در شبکه های توزیع آب شهری انجام می پذیرد، معمولا تحت شرایط پیچیده ای است و باید سعی شود که بهترین تدابیر برای حفظ سلامت عموم صورت پذیرد. این راهکارها می تواند شامل اعلام خطر عمومی، ایزوله کردن ناحیه آلوده شده توسط شیرهای موجود در شبکه به منظور جلوگیری از گسترش آن، تخلیه آب از شیرهای آتش نشانی موجود در شبکه و همچنین استفاده از پمپ ها باشد. در این تحقیق، مدیریت پیامدهای ناشی از حملات شیمیایی، با بهره گیری از راهکارهای ذکر شده و با در نظر گرفتن دو هدف اصلی کمینه کردن تعداد گره های آلوده و یک هدف جدید با عنوان کمینه کردن زمان بازگشت شبکه به حالت عادی«در کنار کمینه کردن تعداد عملیات واکنشی بررسی شد. این مسئله با استفاده از الگوریتم جامعه مورچه ها برای اولین بار به صورت تک هدفه و دو هدفه مورد مطالعه قرار گرفت. یکی از نتایج مهم این تحقیق، نقش اساسی استفاده از پمپ ها در مدیریت پیامدهای ناشی از این گونه حملات است.
کلید واژگان: آلودگی، شبکه توزیع آب شهری، مدیریت پیامدها، الگوریتم بهینه سازی جامعه مورچه هاDeliberate chemical contaminant injection is one of the most important dangers which threatens urban water distribution networks. Decisions made following the detection of such contaminant attacks are affected by complicated conditions. A variety of optimal operational measures and strategies must be adopted to safeguard the public health which may include isolation of the contaminated area through valve operations for pollution containment, public alarms, and flushing of the polluted water out of the system through hydrants or pumps. In this study, consequence management of chemical intrusions using the above strategies is investigated with two mainObjectivesminimizing the number of polluted nodes and minimizing the operational activities while minimizing "the recovery time of the network to normal conditions" is also considered as a novel objective. The problem is treated as both a single- and a multi-objective optimization problem in which the Ant Colony Optimization Algorithm is used for the first time. One of the most important achievements of this study is the substantial role of pumps in consequence management of such attacks.Keywords: Contamination, Urban Water Distribution Network, Consequences Management, Ant Colony Optimization Algorithm -
بهره برداری بهینه از مخازن سدها از جمله مسایل مهم در علوم مهندسی آب است که روش های بهینه سازی متعددی به منظور حل آن به کار گرفته شده است. امروزه کارشناسان مهندسی آب به استفاده از الگوریتم های فراکاوشی به منظور حل این مساله گرایش پیدا کرده اند. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم بهینه سازی جامعه ی مورچگان است که بر مبنای شبیه سازی رفتار جستجوی غذا در جامعه ی مورچگان ارائه شده است. در این تحقیق قابلیت های چهار الگوریتم مختلف از الگوریتم های بهینه سازی جامعه ی مورچگان به نام های الگوریتم پایه ی سیستم مورچگان، الگوریتم سیستم مورچگان نخبه، الگوریتم سیستم مورچگان ترتیبی و الگوریتم سیستم مورچگان بیشینه-کمینه به منظور حل دو مساله ی تک هدفه ی بهره برداری از مخزن سد دز به منظور تامین آب مورد نیاز (بهره برداری ساده) و بهره برداری برقابی از مخزن سد دز مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج این مطالعه نشان می دهد که الگوریتم بهینه سازی جامعه ی مورچگان، الگوریتمی مناسب در حل مسایل بهره برداری از مخازن سدها می باشد. هم چنین، از میان الگوریتم های مورد مطالعه، الگوریتم سیستم مورچگان بیشینه - کمینه به منظور حل مسایل مورد نظر مناسب تر عمل نموده است.
کلید واژگان: الگوریتم فراکاوشی، الگوریتم بهینه سازی جامعه ی مورچگان، بهره برداری بهینه از مخازن سدهاOptimal operation of reservoir is one of the most important problems of water resource engineering addressed by many researchers. Mathematical and traditional optimization methods have been extensively used to solve reservoir operation problem. Nowadays، meta-heuristics methods such as Ant Colony Optimization (ACO) algorithms، however، are being used more and more to solve this problem. ACO algorithms refer to a family of search methods based on the foraging behavior of real ant colonies. In this paper، the application of four ACO algorithms namely، Ant System، Elitist Ant System، Ranked Ant System and Max-Min Ant System is used to solve the simple and hydropower reservoir operation problems. The efficiency of these methods is tested against the benchmark example of «Dez» reservoir and the results are presented and compared. The results indicate the superiority of Max-Min Ant System over other algorithms to solve reservoir operation problem.
Keywords: Meta, Heuristic Algorithm, Ant Colony Optimization Algorithm, Optimal Operation of Reservoir -
مساله فروشنده دوره گرد، TSP، مساله ای است که در آن فروشنده ای از یک گره دلخواه شروع به حرکت کرده و بعد از ملاقات کردن بقیه گره ها، در نهایت به آن گره باز می گردد. هدف در این مساله یافتن توری با هزینه مینیمم بین همه گره ها است. در این مساله هرکدام از گره ها، به غیر از گره اول که یکبار در شروع حرکت و یکبار بعد از ملاقات شدن تمامی گره های دیگر مورد ملاقات قرار می گیرد، دقیقا یک بار توسط فروشنده دوره گرد ملاقات می شود. این مساله علاوه بر اینکه کاربردهای عملی بسیار مهمی در مسایل دیگر مانند زمانبندی و مسیریابی دارد، از نوع مسایلNP- تام بوده و الگوریتم های بهینه سازی دقیق برای حل این مساله با ابعاد بزرگ ناکارآمد هستند.
در این مقاله در ابتدا گسترشی از این مساله، به نام مساله فروشنده دوره گرد باز، ارایه می شود که در آن فرض شده است گره شروع با گره پایانی یکسان نباشد. به عبارت دیگر فروشنده در این مساله تمامی گره ها را فقط یکبار مورد ملاقات قرار می دهد. سپس یک مدل برنامه ریزی ریاضی برای آن پیشنهاد و در نهایت روش الگوریتم مورچگان برای حل آن بکار گرفته می شود.
کلید واژگان: الگوریتم بهینه سازی جمعیت مورچگان، مساله فروشنده دوره گرد، مساله فروشنده دوره گرد باز، مسایل NP، تامThe traveler salesman problem (TSP) is such a problem in which a salesman starts from a desirable knot and after meeting other knots, finally returns to the first knot. The target in this problem is finding a net with minimum cost between all the knots. In this problem, the salesman meets each knot only once except the first one which is met twice, one in start and the other in the end of travel. This problem has very important applications in other problems such as timing and navigation. It is sort of NP-completeness problems and precise optimization algorithms are not competent for solving this problem in large dimensions.In this paper, an extension of this problem is represented in which it is assumed the first knot is different from the last (Open Traveling Salesman Problem). Then a mathematical planning model is recommended and finally the ant algorithm method is used for solving the problem.Keywords: Ant Colony Optimization Algorithm, Traveler Salesman Problem, Open Traveling Salesman Problem, NP, completeness problems -
در این تحقیق با به کارگیری الگوریتم بهینه سازی جامعه مورچگان، روشی ابتکاری بر مبنای قضاوت مهندسی برای حل مسئله طراحی جامع بهینه تصفیه خانه و شبکه جمع آوری فاضلاب خانگی ارائه شد. طراحی جامع بهینه شامل یافتن جانمایی بهینه تصفیه خانه و شبکه و ابعاد بهینه شبکه جمع آوری فاضلاب خانگی است. طراحی جامع تصفیه خانه و شبکه جمع آوری فاضلاب خانگی کاری پرهزینه است و بنابراین طراحی بهینه و کم هزینه آن نیازمند مدل سازی مسئله در قالب یک مسئله بهینه سازی است. مسئله طراحی جامع بهینه تصفیه خانه و شبکه جمع آوری فاضلاب یک مسئله پیچیده غیر خطی مختلط اعداد صحیح است که حل آن با روش های مرسوم امکان پذیر نیست. در این تحقیق با استفاده از الگوریتم بهینه سازی جامعه مورچگان و ارائه روشی ابتکاری، مسئله نمونه ای حل و نتایج با نتایج حاصل از به کارگیری الگوریتم ژنتیک مقایسه شد. نتایج نشان داد که روش پیشنهادی، روشی مناسب در حل مسئله طراحی جامع بهینه تصفیه خانه و شبکه جمع آوری فاضلاب خانگی است.
کلید واژگان: جانمایی، ابعاد، شبکه جمع آوری فاضلاب خانگی، تصفیه خانه، الگوریتم بهینه سازی جامعه مورچگانIn this paper a heuristic method with ad-hoc engineering concept is proposed for design optimization of integrated wastewater treatment and sanitary sewer network using ant colony optimization algorithm. The optimal design of integrated wastewater treatment and sewer network requires that the wastewater treatment location، layout and size of sewer network are optimally determined. The problem of finding the optimal design of integrated wastewater treatment and sanitary sewer network is an expensive task that should be formulated as an optimization problem if an optimal least cost design is required. This problem is a highly constrained Mixed-Integer Nonlinear Programming (MINLP) problem presenting a challenge even to conventional methods. In this paper an efficient heuristic method with ad-hoc engineering concept using ant colony optimization algorithm is proposed and used to solve hypothetical test example and the results are presented and compared with those of obtained with using genetic algorithm. The results indicate the effectiveness and efficiency of the proposed method to optimally solve the problem of optimal design of integrated wastewater treatment and sewer network.Keywords: Layout, Sizes, Sanitary Sewer Network, Wastewater Treatment, Ant Colony Optimization 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.