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

ga algorithm

در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • Fatemeh Sharafi, Reza Karami Mohammadi *
    Structural health monitoring has been widely used during the past decades to evaluate the safety of structural assets, detect damages at an early stage, and prevent unexpected and costly damages. The research works in this field are often concerned with bridges and buildings and little research has been conducted on structural health monitoring of power plant infrastructures such as machine foundations. The turbo generator, also referred to as the heart of the power plant, is supported by massive concrete foundations in the turbine hall of thermal power plants. Most TG foundations in thermal power plants are at or close to their design age. The reports on structural damages in thermal power plants show that cracks are frequently observed on the beams and columns of frame-type TG foundations. It is probably the most appropriate time for developing vigorous methods for health monitoring of power plant structures to extend their reliability and life span. This paper uses the vibration-based approach for damage detection of TG foundations. Analytical mode decomposition (AMD) and experimental mode decomposition (EMD) methods are both used for modal parameter identification. A genetic algorithm is further used for finite element model updating and damage detection. The performance of the method is investigated using a 3-D finite element model of a frame-type TG foundation.
    Keywords: Damage Detection, Hilbert Transform, FE Model Updating, GA Algorithm, Signal Processing
  • Mana Ghanifar, Milad Kamzan, Morteza Tayefi *
    This paper investigates different intelligent methods of tuning feedback-linearization control coefficients. Feedback-linearization technique is an effective method of controlling nonlinear systems. The most critical part of designing this controller is tuning the gains, especially if the plant has complex nonlinear dynamics. In this research, to improve the performance of the overall closed-loop system, the feedback linearization method has been integrated with the conventional proportional-integral-derivative (PID) controller. Also, a quadratic performance index was used to compare the functionality of the controllers tuned by the proposed intelligent methods. These intelligent methods include Genetic Algorithms (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Fuzzy Logic, and Neural Network tuning algorithms. A quadrotor aircraft is used as the plant under study in order to evaluate the performance of the controllers tunned in this research. Finally, MATLAB simulation tests demonstrate the effectiveness of the presented algorithms. According to the results, it is demonstrated that the class of online algorithms performs better, even with the specified perturbation.
    Keywords: Feedback-linearization, GA algorithm, PSO algorithm, Fuzzy-logic, Neural-network
  • A. A. Saberi*, D. Sedaghat Shayegan

    Optimization has always been a human concern from ancient times to the present day, also in light of advances in computing equipment and systems, optimization techniques have become increasingly important in different applications. The role of metaheuristic algorithms in optimizing and solving engineering problems is expanding every day, optimization has also had many applications in water engineering. Every year, the effects of climate change and the water crisis deepen and worsen in many parts of the world, and existing water management becomes much more vital and critical. One of the main centers for water management and control dams reservoirs. In this paper, applying the CBO metaheuristic algorithm, the results of optimization in the operation of the Haraz dam reservoir in northern Iran, which has previously been done with FA and GA algorithms and standard operation system (SOP), are reviewed and compared. With the implementation of the CBO algorithm, all results and key outputs such as program runtime, annual water shortages, and vulnerabilities are much better than previous calculations, all the results are mentioned in the text of the article, but for example, the annual water shortage has reached about 38% of the FA algorithm, about 25% of the GA algorithm and about 13% of the SOP method. The numerical results demonstrate that the CBO algorithm has merits in solving challenging optimization problems and using this innovative algorithm can be an important starting point in the operation of dam reservoirs around the world.

    Keywords: Haraz dam, metaheuristic algorithm, CBO algorithm, reservoir optimization, FA algorithm, GA algorithm
  • مهدی رضایی بهرمند، حمید خالوزاده*، پرستو ریحانی اردبیلی

    در این مقاله به منظور مهار انتشار بیماری کووید-19 مبتنی براعمال سطوح مختلف محدودیتهای اجتماعی، یک مدل پیشنهاد شده است. همچنین، یک الگوریتم ژنتیک پارامترهای مدل را با استفاده از داده های واقعی گزارش شده از سوی وزارت بهداشت ایران و داده های شبیه سازیشده بر مبنای مدل پیشنهادی شناسایی میکند. از آنجایی که کنترل مدل پیشبین یک روش محبوب است که به طور گستردهای در کنترل فرآیندها مورد استفاده قرار گرفته است، پس از گسسته سازی مدل با یک روش مرسوم مانند اویلر، میتوانیم محدودیتهای مناسب را در نظر بگیریم و مسیله بهینه سازی آنلاین را حل نماییم. ما در این مقاله نشان دادهایم که کنترلگر مدل پیش بین قادر است نمودار مبتلایان به کووید- 19 را با اعمال سطوح مختلف محدودیتهای اجتماعی، پهن کند و اوج آن را کاهش دهد. مثال عددی و نتایج شبیه سازی، مبتنی بر داده های واقعی به منظور نشان دادن قابلیت این روش آورده شده است.

    کلید واژگان: کنترل مدل پیش بین، شناسایی سیستم، الگوریتم ژنتیک، کووید-19
    Mahdi Rezaei Bahrmand, Hamid Khaloozadeh*, Parastoo Reihani Ardabili

    In this paper, a model is proposed based on the different levels of social restrictions for the COVID-19.spread restraint in Iran. Also, a Genetic Algorithm (GA) identifies parameters of model using reported main data from the Iranian Ministry of Health and simulated data based on proposed model. Whereas Model Predictive Control (MPC) is a popular method which has been widely used in process control, after the discretization of model by a common method like Euler method, then we can consider the appropriate constraints and solve online optimization problem. In this paper, we have shown that the MPC controller able to flatten infected (symptomatic) individual curve and decrease its peak by applying the different levels of social restrictions. Numerical example and simulation results, based on main data, are given to illustrate the capability of this method.

    Keywords: Model Predictive Control, System identification, GA algorithm, Covid-19
  • علی کاتبی*، فریبرز الماسیان، پیمان همامی
    انتخاب روش های ساخت، نحوه تخصیص منابع اهمیت زیادی در کنترل پروژه دارد. مسئله زمان بندی پروژه با منابع محدود در چندین حالت اجرایی (MRCPSP) موضوعی مطرح در مدیریت پروژه است. توسعه مدل فوق برای پروژه های ساخت، به دلیل وجود فضای غیرقطعی، امری مهم به نظر می رسد. برای نمایش عدم قطعیت مدت زمان انجام فعالیت ها و تاخیر بین آن ها، از منطق فازی استفاده شده است. در این مقاله به بررسی این مسئله پرداخته و با ارایه یک الگوریتم هوشمند ترکیب شده از مجموعه های فازی و الگوریتم ژنتیک (GA)، زمان بندی صورت گرفته است. مسئله MRCPSP فازی را می توان زمان بندی مجموعه ای از فعالیت ها باهدف یافتن یک روش اجرایی و توالی زمانی مناسب برای انجام فعالیت ها در نظر گرفت؛ به طوری که محدودیت های منابع (منابع تجدید پذیر و منابع تجدید ناپذیر) و نیز محدودیت های پیش نیازی به طور هم زمان ارضا گردند و زمان تکمیل پروژه کمینه شود. در گام اول مسئله مذکور مدل سازی ریاضی می شود و سپس، اقدام به کدنویسی مدل مسئله با استفاده از الگوریتم فراابتکاری GA در نرم افزار Matlab و حل مدل ریاضی مسئله می شود. نتایج حاصل از پیاده سازی این الگوریتم بر روی مسایل استاندارد سایت PSPLIB، در مقایسه با نرم افزار GAMS، حاکی از عملکرد موفق الگوریتم GA تلفیق شده با مجموعه های فازی است. رویکرد بکار گرفته شده در این پژوهش می تواند به سادگی قابل استفاده توسط مدیران و برنامه ریزان پروژه باشد. این امر موجب جلوگیری از خطاهای انسانی مسیول کنترل پروژه در تسطیح منابع می شود و راهی به سوی زمان بندی بهینه پروژه است.
    کلید واژگان: زمان بندی فازی پروژه ساخت با محدودیت منابع، فعالیت های چند حالته، تاخیرات فازی، کمینه کردن زمان تکمیل پروژه، الگوریتم فراابتکاری GA
    Ali Katebi *, Fariborz Almassian, Peyman Homami
    Choosing construction methods and how resources are allocated are important in the project control. The multi-mode resource constrained project scheduling problem (MRCPSP) is a significant subject in project management. The development of the above model for construction projects is an important issue because of uncertainty. Fuzzy logic has been used to display the uncertainty in the duration of activities and the delay between them. This paper examines this problem and schedules project with providing an intelligent algorithm combining fuzzy sets and genetic algorithms (GAs). The Fuzzy MRCPSP problem can be considered as the scheduling of a set of activities with the aim of finding an activity operation mode and the activity operation priority; so that the resource constraints (renewable resources and non-renewable resources) as well as the precedence constraints are met simultaneously and the time for completion of the project is minimal. In the first step, the above problem is modeled mathematically, and then the model is coded using GA-based algorithm in Matlab software and finally the model is solved. The results of the implementation of this algorithm on the standard instances of the PSPLIB site, in comparison with the GAMS software, indicate the successful performance of the combined GA algorithm with fuzzy sets. The approach used in this research can be easily used by project managers. This prevents human errors caused by people who are responsible for controlling the project at resource leveling phase and is a way to the optimized project scheduling.
    Keywords: Resource constraints construction projects fuzzy scheduling, fuzzy delays, multi-mode activities, minimization of project completion time, GA algorithm
  • Fereydoon Amini *, Sara Zalaghi
    Semi active devices can be used to control the responses of a continuous bridge during earthquake excitation. They are capable of offering the adaptability of active devices and stability and reliability of passive devices. This study proposes two semi-active control method protection of bridge using variable stiffness and damping systems and MR dampers. The first method is variable stiffness and damping with eight different (on-off) control schemes which is optimized with genetic algorithm. Genetic algorithm is used to define the parameters of this method. In the second method, an intelligent controller using fuzzy control of MR damper is developed. In particular, a fuzzy logic controller is designed to determine the command voltage of MR dampers. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, the performances of the proposed controllers are compared in numerical study. Results reveal that the developed controllers can effectively control both displacement and acceleration responses of the continuous bridge.
    Keywords: Semi-active devices, MR damper, Variable stiffness, Variable damping, GA algorithm, Fuzzy logic control
  • Mohammad Bagher Fakhrzad *, F. Goodarzian, A. M. Golmohammadi
    In most real world application and problems, a homogeneous product is carried from an origin to a destination by using different transportation modes (e.g., road, air, rail and water). This paper investigates a fixed charge transportation problem (FCTP), in which there are different routes with different capacities between suppliers and customers. To solve such a NP-hard problem, four meta-heuristic algorithms include Red Deer Algorithm (RDA), Stochastic Fractal Search(SFS), Genetic Algorithm (GA), and Simulated Annealing (SA) and two new hybrid meta-heuristics include hybrid RDA & GA (HRDGA) algorithm and Hybrid SFS & SA (HSFSA) algorithm are utilized. Regarding the literature, this is the first attempt to employ such optimizers to solve a FCTP. To tune up their parameters of algorithms, various problem sizes are generated at random and then a robust calibration is applied by using the Taguchi method. The final output shows that Simulated Annealing (SA) algorithm is the better than other algorithms for small-scale, medium-scale, and large-scale problems. As such, based on the Gap value of algorithms, the results of LINGO software shows that it reveals a better outputs in comparison with meta-heuristic algorithms in small-scale and simulated annealing algorithm is better than other algorithms in large-scale and medium-scale problems. Finally, a set of computational results and conclusions are presented and analyzed.
    Keywords: Fixed-charge transportation problem, SA algorithm, GA algorithm, SFS algorithm, RDA algorithm, Taguchi method
  • S. M. Hosseini Jebelli, M. Banejad *, A. Dastfan, A. Alfi
    The penetration level of the photovoltaic (PV) systems is growing in the distribution networks throughout the world. On the other hand, the voltage drop across the feeder and the voltage imbalance are important issues in radial distribution networks. One of the most effective methods to deal with these problems is reactive power injection by PV-based multiple distributed static compensators (D-Statcom). Hence, a method based on the integral to droop line algorithm, which can regulate the reactive current injection for the voltage control by optimizing the droop coefficient and integral gain, has been proposed in this paper. Therefore, genetic algorithm (GA) is used to minimize the voltage deviation (VD) and voltage unbalanced factor (VUF). The proposed method has been simulated and evaluated on the typical low voltage (LV) 3-phase distribution network. The results indicate that the voltage profile along the feeder has been improved from a poor range to the acceptable range of 0.95 to 1.05, and therefore VUF’s reach to under 0.15. Hence, optimal use of PV-Dstatcom’s capacity and validity of the mentioned method are obtained.
    Keywords: Integral to Droop Line Controller, D-Statcom, Droop Coefficient, Integral Gain, GA Algorithm
  • حامد فضل اللهی آقاملک*، سید محمد رضوی، ناصر مهرشاد، غلامرضا نادعلی نیاچاری
    در این مقاله، برای بهبود بازشناسی ارقام دستنویس فارسی از ادغام در سطح ویژگی استفاده شده است. با استفاده از ادغام سه بردار ویژگی متفاوت و وزن دهی برداری به هر سه بردار ویژگی، توسط الگوریتم بهینه سازی ژنتیک و انبوه ذرات، ضرایب وزنی بهینه برای بردار ویژگی بهدست آورده شده است. هدف اصلی در این تحقیق مقایسه ضرایب وزنی با دو الگوریتم بهینه ساز ژنتیک و انبوه ذرات به بردار ویژگی و بهبود نرخ بازشناسی و زمان بازشناسی ارقام دستنویس فارسی با استفاده از ادغام در سطح ویژگی نسبت به ترکیب طبقه بندها میباشد. در این تحقیق از پایگاهداده هدی که شامل 06666 نمونه آموزش و 06666 نمونه تست میباشد استفاده شده است.

    کلید واژگان: ادغام ویژگی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم بهینه سازی انبوه ذرات، بازشناسی ارقام دستنویس، ترکیب طبقه بندها
    Hamed Fazlollahi Aghamalek*, Seyed Mohammad Razavi, Naser Mehrshad, Qolamreza Nadalinia Charei
    In this paper, feature fusion technique is employed for improvement of recognition of handwritten digits. By merging three different feature vectors, given a specific weight for each of vectors, the Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization processes were applied to calculate the optimum weights. The main objective in this study was to compare the calculated weights according to each of the optimization techniques to that of classifiers combination in order to achieve a higher recognition rate and time for Persian Handwritten digits. A database containing 60'000 training samples and 20'000 test samples is used for the process.
    Keywords: feature fusion, GA algorithm, PSO algorithm, Persian Handwritten Digits Recognition, classifiers combination
  • رضا جوانمردی*
    با توجه به افزایش روزافزون مشکل ترافیک در شهرها به ویژه در کلان شهرها و با توجه به ضرورت توسعه شبکه حمل ونقل جاده ای در هر کشور به عنوان یکی از زیرساخت های اصلی توسعه اقتصادی، نیاز به ساخت پل یک امر حیاتی به نظر می رسد. در این تحقیق، مساله طراحی پل های دو عنصری (دال بتنی و تیرهای حمال فلزی) به صورت یک مساله استاندارد بهینه سازی بیان شده است. تابع هدف، وزن نهایی عرشه پل در نظر گرفته شده است که شامل وزن دال بتنی و وزن تیرها می باشد. قیود طراحی این مساله به طور کلی شامل قیود لازم برای طراحی دال بتنی از جمله قیود تنشی در میلگردهای عرضی دال و ضوابط مربوط به میلگردهای طولی و قیود لازم برای طراحی مقطع فولادی از جمله قیود مربوط به لاغری اجزا، محدودیت های مربوط به سخت کننده های طولی، محدودیت های مربوط به سخت کننده های فشاری، محدودیت های مربوط به برش گیرها و محدودیت های تنشی مربوط به مقطع تیر و همچنین محدودیت های مربوط به تغییر شکل پل می باشد. به طور کلی این مساله شامل 22 متغیر طراحی و 39 قید است. نکته حایز اهمیت در این مساله، این است که تمامی قیود به کار رفته در این مساله مطابق ضوابط آیین نامه AASHTO و نشریه 395 (دستور العمل پل های فولادی) می باشد. برای بهینه سازی از دو الگوریتم CSS و GA استفاده شده است و عملکرد این دو الگوریتم در حل این مساله با یکدیگر مقایسه شده است. عملکرد هر الگوریتم قدرت دستیابی به بهترین نتیجه و زمان حل مساله در نظر گرفته شده است. روش مقایسه استفاده از آزمون فرض آماری مجموع رتبه ها و آزمون فرض آماری t می باشد.
    کلید واژگان: پل های دو عنصری، بهینه سازی، الگوریتم CSS، الگوریتم GA، آزمون فرض آماری
    R.Javanmardi*
    Due to the growing traffic problem in cities, and serious need to develop a network of road transport infrastructure in the country as one of the major economic development, building bridges seems to be an imperative need. In this research, designing two element bridges (Concrete slab and steel carrier beam) has been represented as an optimization standard problem. The final weight of the bridge deck is considered as the goal function that is composed of concrete slab weight and beam weight. Designing constraints in this problem include limitations to design concrete slab such as stress limitation in slab transverse bars and the norms of longitudinal bars and necessary limitation for designing steel area section such as slimming constraint ingredients, limitations of longitudinal stiffener, constraint of compression stiffener, limitation of cutters, stress limitation of beam section and constraint of bridge deformation. This problem consists of 22 design variables and 39 constraints. The important issue in this problem is that all of the constraints are in accordance with the AASHTO regulation agreement and journal 395 (instruction to design steel bridges). CSS and GA algorithms are used for optimization and the performances of these two algorithms in solving the problem are compared with each others. In performance of algorithms, the power to access the best result and time to solve the problem is considered. Comparison is done by using Rank sum test statistical hypothesis and t test statistical hypothesis.
    Keywords: Two Elements Bridge, Optimization, CSS Algorithm, GA Algorithm, Statistical Hypothesis Test
نمایش نتایج بیشتر...
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