grey wolf optimization algorithm
در نشریات گروه فنی و مهندسی-
تشخیص لبه یکی از پایه های فرآیندهای تقسیم بندی تصویر، استخراج ویژگی و تشخیص اشیا است. تاکنون آشکارسازهای لبه بسیاری معرفی شده اند. با این حال، حتی بهترین آشکارسازهای لبه در حضور نویز کارایی خود را از دست می دهند. بنابراین، تشخیص صحیح لبه ها در تصویر نویزدار همچنان یکی از مسائل چالش برانگیز در پردازش تصویر است. الگوریتم های مختلفی برای حل این چالش ارائه شده اند که الگوریتم های بهینه سازی فراابتکاری نمونه هایی هستند که می توانند به طور موثر فضای راه حل های ممکن را جستجو کنند و به راحتی در مسائل پیچیده و بدون قید و شرط کار کنند. در این تحقیق، روشی برای تشخیص لبه تصاویر نویزدار بر اساس بهینه سازی گرگ خاکستری پیشنهاد شده است که تابع هدف جدید آن بر اساس ماسک های همگن، یکنواخت و آشکارساز لبه کیرش طراحی شده است. روش پیشنهادی در پایگاه داده BSDS500 شامل 500 تصویر به همراه تصاویر Ground Truth آنها، شبیه سازی شده است. در شبیه سازی، نویزهای گاوسی، و نمک و فلفل اعمال شده اند. ارزیابی با توجه به معیارهای میانگین مربعات خطا، نسبت سیگنال به نویز ماکزیمم، صحت، امتیاز F و دقت انجام شده است. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که میانگین دقت روش پیشنهادی در تصاویر پایگاه داده BSDS500 به ترتیب 915/0 و 898/0 با نویز نمک و فلفل با چگالی 01/0 و نویز گاوسی با میانگین صفر و واریانس 01/0 به دست آمده است. میانگین زمان اجرای روش پیشنهادی با 80 اجرا برای هر تصویر پایگاه داده BSDS500 نیز در حضور نویزهای مذکور به ترتیب 01/50 و 02/50 ثانیه به دست آمده است.
کلید واژگان: تشخیص لبه، نویز، الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری، الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری، تشخیص اشیاEdge detection as a pre-processing is the basis of image segmentation, feature extraction, and object recognition processes. So far, many edge detection algorithms have been introduced. However, even the best edge detectors lose their effectiveness in the presence of noise. Therefore, the correct detection of edges in the noisy image is still one of the challenging issues in the image processing. Various algorithms have been presented to solve this challenge, of which the meta-heuristic optimization algorithms are examples. In this research, a method is proposed for the edge detection of the noisy images based on the grey wolf optimization algorithm whose objective function is combining of the homogeneity factor, uniformity factor, and Kirsch edge detector masks. The proposed method has been simulated on the BSDS500 database including 500 images along with their Ground Truth images. In the simulation, two noises of the Gaussian, and salt-and-pepper have been applied. The evaluation has been done according to the mean square error, peak signal-to-noise ratio, precision, F-score, and accuracy criteria. The simulation results show the mean accuracy of the proposed method on the BSDS500 database images has achieved respectively 0.915, and 0.898 with the salt-and-pepper noise with a density of 0.01, and the Gaussian noise with a zero mean, and a variance of 0.01. The average execution time of the proposed method with 80 runs for each image of the BSDS500 database has also obtained at 50.01, and 50.02 seconds in the presence of the mentioned noises respectively.
Keywords: Edge Detection, Noise Meta-Heuristics Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization Algorithm, Object Recognition -
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
-
روش گرگ خاکستری، به عنوان یک الگوریتم بهینه سازی محاسباتی، اخیرا در حل مسائل بهینه سازی و مسائل مسیریابی، الهام گرفته از رفتار گروهی گرگ ها، استفاده موثری داشته است. این مقاله یک روش فراابتکاری به نام بهینه سازی گرگ خاکستری (GWO) با الهام از گرگ های خاکستری پیشنهاد می کند. چهار نوع گرگ خاکستری مانند آلفا، بتا، دلتا و امگا برای شبیه سازی سلسله مراتب رهبری به کار گرفته می شوند. به طور کلی، این مقاله بررسی می کند که چگونه می توان با استفاده از ترکیب دو روش شطرنجی و الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری، مسیر حرکت یک ربات متحرک را در محیط ایستا و نیز محیط پویا بهینه سازی کرد. هدف این پژوهش، کوتاه کردن مسیر، کمینه کردن موقعیت نهایی تا هدف، جلوگیری از برخورد و نیز عدم قرارگیری در حداقل های محلی است. در این مقاله، الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری به عنوان یک روش موثر برای حل مسئله مسیریابی مورد بررسی قرار می گیرد. نتایج شبیه سازی نشان می دهند که استفاده از این الگوریتم، منجر به بهبود قابل توجه در کارایی ربات و بهبود عملکرد مسیریابی در مقابل محیط های پیچیده و پویای می شود.کلید واژگان: برنامه ریزی مسیر، محیط پویا، الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری، ربات متحرکThe Grey Wolf Optimization (GWO) algorithm, a computational optimization method inspired by the social behavior of wolves, has recently been effectively used to solve optimization and routing problems. This paper proposes a metaheuristic approach named Grey Wolf Optimization (GWO) inspired by grey wolves. Four types of grey wolves, namely alpha, beta, delta, and omega, are employed to simulate the leadership hierarchy. Additionally, three main stages of hunting—searching for prey, encircling prey, and attacking prey—are implemented. Overall, this paper examines how the combination of the chessboard method and the Grey Wolf Optimization algorithm can optimize the path planning of a mobile robot in both static and dynamic environments. The objective of this research is to shorten the path, minimize the final position to the target, avoid collisions, and prevent local minima. This paper investigates the Grey Wolf Optimization algorithm as an effective method for solving the routing problem. Simulation results demonstrate that using this algorithm leads to significant improvements in the robot's efficiency and enhanced path-planning performance in complex and dynamic environmentsKeywords: Path Planning, Dynamic Environment, Grey Wolf Optimization Algorithm, Mobile Robot
-
امروزه در عصر دیجیتال، از آنجا که مسایل امنیتی و حملات سایبری، حریم اطلاعات ایمن و حیاتی سازمان ها یا افراد را مختل می کنند، بسیار جدی و لازم توجه به شمار می روند. بنابراین، تشخیص به موقع این آسیب ها از طرف نفوذگران ضروری است، به طوری که سنگ بنای امنیت تحت عنوان سیستم تشخیص نفوذ (IDS)، حریم خصوصی داده های کاربر را حفظ نماید. از طرف دیگر، همراه با پیشرفت سریع روش های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) در دنیای داده، یکی از کاربردهای مهم آن ها در زمینه IDS با استفاده از الگوریتم های طبقه بندی پیشرفته است که در سال های اخیر موضوع تحقیقات متعددی جهت افزایش دقت و قابلیت اطمینان بوده است. در نتیجه، این مقاله یک مدل ترکیبی IDS را ارایه می کند که به ادغام انتخاب ویژگی، طبقه بندی و بهینه سازی هایپرپارامترها پرداخته است. ابتدا، ویژگی های انبوه اولیه به طور جداگانه به روش های اطلاعات متقابل اصلاح شده (MMI)، الگوریتم ژنتیک (GA)، و آزمون F تحلیل واریانس وارد می شوند و پس از آن، اشتراک گیری از خروجی آن ها به عنوان ویژگی های نهایی موثر و کاهش یافته صورت می پذیرد. در ادامه، یک طبقه بند ترکیبی CNN و LSTM (CNN-LSTM) به کار گرفته می شود که هایپرپارامترهای آن به جای روش سعی و خطای زمان بر دستی، توسط یک الگوریتم بهینه سازی به نام گرگ خاکستری - نهنگ با جابه جایی تصادفی (RS-GWO-WOA) تعیین خواهد شد. نهایتا، به منظور تجزیه وتحلیل طرح پیشنهادی، مقایسه ای با سایر روش ها از نظر صحت، دقت، یادآوری، امتیاز F1 و مدت زمان در مجموعه داده NSL-KDD انجام شده است که برتری رویکرد توسعه یافته را تایید می نماید.
کلید واژگان: سیستم تشخیص، نفوذ انتخاب ویژگی، بهینه سازی هایپرپارامترها، اطلاعات متقابل، الگوریتم ژنتیک، آزمون F تحلیل واریانس، الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری، الگوریتم بهینه سازی نهنگIn today's digital era, security issues and cyber attacks have become a serious and attention-needed concern as they hamper secured and vital information relating to organizations or individuals. Accordingly, timely detection of these vulnerabilities made by intruders is essential, wherein the cornerstone of security ensures the user's data privacy as an intrusion detection system (IDS). On the other hand, with the rapid development of machine learning (ML) and deep learning (DL) methods in the data world, one of their significant applications is dedicated to IDS using state-of-the-art classification algorithms, which has been the subject of numerous research to enhance accuracy and reliability in recent years. As a consequence, this paper presents a hybrid model integrating feature selection, classification, and hyper-parameters optimization. First, the initial massive features are subjected separately to the modified mutual information (MMI), genetic algorithm (GA), and Anova F-value approaches, followed by extracting the common outputs as optimal and reduced final features. Subsequently, a compound CNN and LSTM classifier (CNN-LSTM) is employed, where its hyper-parameters will be determined through a random switch grey wolf-whale optimization algorithm (RS-GWO-WOA) instead of a time-consuming trial and error manual process. Ultimately, to analyze the suggested scheme, a comparison with other strategies in terms of accuracy, precision, recall, F1 score, and periods of time on the NSL-KDD dataset has been accomplished, confirming the superiority of the developed approach.
Keywords: Intrusion Detection System, Feature Selection, Hyper-parameter Optimization, Mutual Information, Genetic Algorithm, Anova F-value, Grey Wolf Optimization Algorithm, Whale Optimization Algorithm -
The most commonly used variable speed wind turbine is based on doubly fed induction generator (DFIG). To control the reactive power of DFIG-based wind turbines, several methods are suggested that controls the reactive power of the DFIG with slow dynamics and considerable ripples. This paper proposes a new control method based on the adaptive reference model which controls the active and reactive powers of DFIG with high dynamics and low ripples. Given that, the proposed technique has proportional-integral (PI), selecting the proper coefficient for PI controller is significant. To overcome this problem, the grey-wolf algorithm is used to optimize the PI coefficients. The results show that the proposed method gives satisfactory performance with lower overshoots and faster dynamic response.
Keywords: Doubly fed induction generator, Grey Wolf optimization algorithm, Variable Wind turbine, Adaptive control, Reactive power control -
Air traffic management is an important job and often faces various problems. One of the most common problems in this area is the issue of aircraft sequencing, which is a multi-dimensional problem due to the large number of flights and their different positional conditions. Previously proposed models were based on First Come, First Service (FCFS) have not considered the time factor, resulting in increased delay penalties. In this regard, this article proposes a model in which the time factor is one of the factors that is managed and additional costs due to delay will be eliminated. This paper proposed the multi-objective grey wolf optimization (MOGWO) algorithm to evaluate three objective functions such as the airport runway efficiency, the apron and parking costs, and the fuel consumption costs. The proposed algorithm compared with well- known NSGA-II (non–dominated Sorting Genetic Algorithm). The obtain results represented that in the case of using all the data for the first, second and third-objective function, MOGWO performs better than NSGA-II. The brilliant results demonstrated the superiority of the proposed model. In this study, using the proposed model, the data set of Shahid Hasheminejad International Airport in Mashhad was analyzed.Keywords: Aircraft Landing Problem (ALP), Grey wolf optimization algorithm, Multi-Objective Optimization
-
با توجه به افزایش جمعیت، کمبود و محدودیت شدید منابع آب، یکی از گام های اساسی در زمینه مدیریت و برنامه ریزی آب بهینه سازی مخازن می باشد. در پژوهش حاضر، پس از معرفی الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری، عملکرد این الگوریتم به تنهایی و در حالت ترکیب با الگوریتم ژنتیک در مساله ی بهینه سازی بهره برداری از مخزن سد طالقان ارزیابی شده است. تابع هدف به صورت حداقل سازی مجموع مجذور کمبودهای نسبی در تخصیص به آن در هر ماه و ماکزیمم کردن اعتمادپذیری، در طول دوره آماری 11 ساله ی 1388 تا 1398 تعریف گردید. همچنین محدودیت های معادله ی پیوستگی مخزن، حجم ذخیره ی مخزن و حجم رهاسازی مخزن بر تابع هدف مساله اعمال شدند. نتایج به دست آمده از شاخص های ارزیابی عملکرد مدل ها نشان دادند از نظر شاخص های اطمینان پذیری زمانی و آسیب پذیری و پایداری الگوریتم هیبریدی گرگ خاکستری - ژنتیک با 72.73 ، 0.28 ، 24.66 بهتر از الگوریتم گرگ خاکستری با 68.93 ، 0.29 ، 21.48 و الگوریتم ژنتیک با 66.66 ، 0.41 ، 21.34 می باشد.
کلید واژگان: بهینه سازی، سد طالقان، الگوریتم گرگ خاکستری، الگوریتم ژنتیکDue to population growth, shortage and severe limitation of water resources, one of the basic steps in water management and planning is reservoir optimization. In the present study, after the introduction of the Gray Wolf optimization algorithm, the performance of this algorithm alone and in combination with the genetic algorithm in optimizing the operation of the Taleghan Dam reservoir has been evaluated. The objective function is to minimize the total squares of relative deficiencies in allocating to it each month and maximize reliability throughout the 11-year transition period from 2009 to 2017. Also, the constraints of reservoir continuity equation, reservoir storage volume and reservoir release volume were applied to the objective function of the problem. The results obtained from the performance evaluation indices of the models showed that in terms of time reliability, vulnerability and sustainability indices, the gray wolf-genetic hybrid algorithm with 72.73, 0.28, 24.66 is better than the gray wolf algorithm with 68.93, 0.29, 21.48 and the algorithm. Genetics with 66.66, 0.41, 21.34.
Keywords: Optimization, Taleghan Dam, Grey wolf optimization algorithm, Genetic Algorithm, Grey-wolf-genetic hybrid algorithm -
With the growth of population, shortage of water, and severe lack of water resources, optimization of reservoirs operation is a principal step in water resource planning and management. Therefore, in the present study, water was optimally allocated for a period from 2010 to 2020 using two simulation-optimization models based on Grey Wolf Optimization algorithm (GWO) and Genetic Algorithm (GA) and WEAP model. System operational indices including volumetric reliability, temporal reliability, vulnerability, and sustainability were used to evaluated the perforemance of optimization algorithms as well as WEAP model. The objective function of resources allocation problem was minimizing sum of the squared relative deficiencies for each month and maximizing reliability over the entire 11-year period. The results showed that optimal allocation solution found by the GWO algorithm with volumetric reliability, vulnerability, and sustainability indices which were 86.93, 0.29, and 21.48%, respectively was better and more suitable than the optimal allocation solution found by GA algorithm (which were 87.12, 0.41, and 21.34%, respectively). Finally, given an increase in the water demands , it is possible to obviate the needs of beneficiaries to an acceptable level and prevent severe draught in dry months through optimizing the use of available resources. According to the calculated indices for the WEAP model, in which volumetric reliability, vulnerability, and sustainability were equal to 87.46, 0.92, and 1.03%, respectively. It can be concluded that the use of optimization algorithm in optimal operation of the dam is more reliable than WEAP model.
Keywords: optimization, Taleghan Dam, Grey wolf optimization algorithm, Genetic Algorithm, WEAP software -
International Journal of Industrial Electronics, Control and Optimization, Volume:3 Issue: 4, Summer 2020, PP 393 -406In this paper, a fault location approach is presented by using Whale Optimization Algorithm (WOA) strategy in two terminal transmission feeder. Also, Grey wolf Optimization (GWO) method is discussed. From both ends, affording the preparatory data for proposed strategies voltages and currents from both ends are measured. Several types of faults and simulations are considered in this paper and the objective function identifies the fault location with a high accuracy, correctness in a short time. Meanwhile, based on distributed model the line, the fault location is defined and since the optimization algorithm do not utilize compressed model of the line, the accuracy of the calculation is high. WOA based optimization method results in a notable reduction in the computational time. Accurate and timely location of the source of the fault greatly facilitates the job of the repair crew. This is the benefit of the proposed technique. Almost in all the cases, the accuracy of proposed procedure is very high and the error is kept below 1%.Keywords: Bergeron model in time domain, Dispersed model of the line, Fault location technique, Grey wolf optimization algorithm, Whale optimization algorithm
-
امروزه حجم بسیار زیادی از اطلاعات و داده ها از منابع مختلف نظیر گوشی های هوشمند، شبکه های اجتماعی، تکنولوژی های عکاسی و سایر منابع تولید می شود. بررسی و پردازش این حجم عظیم از اطلاعات چالش دهه های اخیر است که به آن کلان داده گفته می شود. یکی از روش های پرکاربرد استخراج اطلاعات، خوشه یابی است. خوشه یابی کلان داده ها چالش بزرگی است که توجه بسیاری از محققین را به خود جلب کرده است. در این پژوهش ابتدا یک روش خوشه یابی غیر خودکار (برای حالتی که تعداد خوشه ها از قبل مشخص است) و سپس یک روش خوشه یابی خودکار (قادر به یافتن تعداد خوشه ها) با استفاده از الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری برای خوشه یابی کلان داده ها ارایه شده است. روش خوشه یابی خودکار یک روش دو مرحله ایست که در مرحله ی اول یک ساختار درخت گونه از الگوریتم مورد نظر برای یافتن تعداد خوشه ها اجرا می شود و در مرحله ی دوم الگوریتم اصلی فضا را برای یافتن موقعیت مراکز خوشه ها جست وجو می کند. عملکرد روش ارایه شده بر روی 13 مجموعه داده ی مصنوعی و 2 مجموعه کلان داده ی واقعی مربوط به مسیرهای طی شده توسط خودروها در سطح شهر پیزا مورد ارزیابی قرار گرفته و نتایج آن بررسی شده است. نتایج به دست آمده نشان از دقت بالای این الگوریتم در خوشه یابی داده های بزرگ و حجیم دارد.کلید واژگان: کلان داده، خوشه یابی خودکار، روش های هوش جمعی، الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستریThe huge amount of data created constantly with increasing rate from different sources such as smart phones, social media, imaging technologies and etc. becomes difficult to be analyzed by conventional data analytic tools. For this reason a new field of research called Big Data Analytics is growing faster in the research and industrial communities. Clustering big datasets is one of the important challenges which attracts more and more attentions among researchers. In this paper first a method for non-automatic big data clustering (when the number of clusters is known) and then a two-stage method for big data automatic clustering (able in finding the number of clusters) based on grey wolf optimization algorithm are introduced. In the first stage the algorithm tries to find the number of clusters using a tree structure and in the second stage the main algorithm searches the solution space to find the position of centroids. The methodology is tested on 13 synthetics and 2 real big mobility datasets. The achieved results show its effectiveness in big data clustering.Keywords: Big data, Automatic clustering, Swarm intelligence methods, Grey wolf optimization algorithm
-
This paper presents the optimal and intelligent design of photovoltaic-wind-hydrogen system with the aim of minimizing the overall cost of the system and considering the reliability constraints based on annual radiation and wind speed data in Bushehr city. The hydrogen storage system includes an electrolyzer, a hydrogen storage tank and a fuel cell. Overall costs of hybrid systems include initial investment costs, maintenance and operation and replacement of components, and reliability constraint indicate deficit load demand probability (DLDP). In this study, the decision variables were optimized system capacity including number of solar panels, wind turbine, electrolyzer power capacity, mass of hydrogen storage tank, fuel cell capacity and power transfered with inverter by Grey Wolf Optimization (GWO) algorithm that has high convergence speed and accuracy. System design is presented in different scenarios of hybrid system combinations. To verify the proposed method, the results are compared with the results of Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The simulation results show that the GWO method performs better in design of optimization with lower overall cost and better DLDP than the PSO in different combinations. The results show that photovoltaic -hydrogen storage due to the low wind speed potential in Bushehr city is the optimal combination based on cost and reliability for load supply based on renewable resources hybrid systems. In addition, the results show that the use of higher efficiency inverters reduces energy production costs and improves load reliability. In addition, the results indicate that the outage of renewable units in the design problem has a significant effect on system cost and reliability.Keywords: Photovoltaic-wind-hydrogen system, Overall system cost, Deficit load power probability, Grey wolf optimization algorithm
-
یکی از مهم ترین مسائل نگران کننده جوامع بشری در سال های اخیر مدیریت پسماند شهری بوده که از جمله ملزومات اصلی هر شهر می باشد و بی توجهی نسبت به آن می تواند برای هر شهر و حتی ساکنان روستاهای اطراف آن مشکل آفرین باشد. مناطق شهری بیشترین مقدار زباله را تولید کرده و در نتیجه به یک سیستم کارا جهت جمع آوری زباله و دفع آن نیازمند است که تعیین و تثبیت آن بسیار مشکل و هزینه بر است. در این راستا، این مقاله به بررسی مساله مسیریابی وسایل نقلیه با در نظر گرفتن سفرهای چندگانه و پنجره های زمانی مختص به جمع آوری زباله شهری با هدف کمینه سازی هزینه کل شامل هزینه های مسیریابی، هزینه های جریمه خروج از پنجره های زمانی سرویس و هزینه های بکارگیری وسایل نقلیه می پردازد. برای حل مساله در ابعاد کاربردی، الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری (GWO) توسعه می یابد و عملکرد آن در مقابل حل کننده CPLEX نرم افزار GAMS و الگوریتم شبیه سازی تبرید (SA) مورد ارزیابی قرار می گیرد. نتایج بدست آمده بیانگر آن است که الگوریتم GWO پیشنهادی دارای عملکرد قابل قبولی در تولید جواب های با کیفیت می باشد. در نهایت، برای مطالعه رفتار تابع هدف در مقابل تغییرات پارامتر تقاضا در دنیای واقعی، آنالیز حساسیت بر روی این پارامتر انجام شده و سیاست بهینه مدیریتی تحلیل می شود.
کلید واژگان: مساله مسیریابی وسایل نقلیه سفرهای چندگانه، جمع آوری زباله شهری، الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری، الگوریتم شبیه سازی تبریدOne of the most important issues of concern to human societies in recent years is urban waste management that is one of the main requirements of each city, and without any notice of it, it can be problematic for it and even residents of the surrounding villages. Urban areas generate the highest amount of waste and consequently, they need an efficient system for collecting and disposing of waste where its determination and stabilization is very difficult and costly. In this regard, this paper examines the multi-trip vehicle routing problem with time windows specific to the urban waste collection, with the goal is to minimize the total cost including routing costs, the earliness and lateness penalty cost for violating the service time windows and the usage costs of vehicles. To solve the problem in practical dimensions, grey wolf optimization (GWO) algorithm is developed where its performance is tested compared to CPLEX solver of GAMS and simulated annealing (SA) algorithm. The obtained results demonstrate that the proposed GWO have an acceptable performance to generate high-quality solutions. Finally, to study the behavior of the objective function versus the real-world demand parameter changes, a sensitivity analysis is performed on this parameter and the optimal management policy is analyzed.ed.
Keywords: Multi-trip vehicle routing problem, Urban waste collection, Grey wolf optimization algorithm, Simulated annealing 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.