hybrid optimization algorithm
در نشریات گروه فنی و مهندسی-
هدف این مقاله نشان دادن قابلیت الگوریتم های بهینه سازی هیبرید در پیدا کردن طرح بهینه مناسب در مسائل بهینه سازی سیستم های پیچیده است. لذا در این مقاله بهینه سازی طراحی یک هواپیمای بی سرنشین به عنوان یک سامانه پیچیده با استفاده از روش بهینه سازی طراحی چندموضوعی1، الگوریتم ژنتیک2 و الگوریتم بهینه سازی هیبرید3 ارائه داده شده است. در این تحقیق، الگوریتم بهینه سازی هیبرید از الگوریتم ژنتیک به عنوان بهینه ساز کلی و از روش برنامه ریزی مربعی ترتیبی4 به عنوان بهینه ساز محلی استفاده نموده است. مساله بهینه سازی این تحقیق یک مساله بهینه سازی طراحی چندهدفه است که توابع هدف در نظر گرفته شده در آن کمینه سازی وزن برخاست و نیروی پسآی فاز سیر می باشند. قیود در نظر گرفته شده نیز مربوط به زوایای انحراف سطوح کنترل، پایداری و ویژگی های کیفیت پروازی (ضرائب میرائی، فرکانس های طبیعی و ثابت های زمانی) می باشند. مساله بهینه سازی طراحی مطرح شده با استفاده از الگوریتم بهینه سازی هیبرید و الگوریتم ژنتیک بطور مجزا حل گردیده و نتایج آنها با یکدیگر مقایسه شده است. اگرچه هر دو طرح قابل قبولند اما نتایج نشان می دهند که حل بهینه به دست آمده از الگوریتم هیبرید از نقطه نظر توابع هدف بهتر از حل بهینه به دست آمده از الگوریتم ژنتیک است که این موضوع عملکرد خوب این الگوریتم را برای بهینه سازی طراحی سیستم های پیچیده نشان می دهد.
کلید واژگان: بهینه سازی طراحی چندموضوعی، الگوریتم ژنتیک، روش برنامه ریزی مربعی ترتیبی، الگوریتم بهینه سازی هیبرید، هواپیمای بی سرنشینThis paper aims to show the capability of hybrid optimization algorithms in finding the proper optimal plan for optimizing complex systems. So design optimization of an unmanned aerial vehicle has been presented as a complicated system by using multidisciplinary design optimization, genetic algorithm, and hybrid optimization algorithm. This study uses a hybrid optimization algorithm from a genetic algorithm as a global optimizer and from sequential quadratic programming as a local optimizer. The optimization problem of this study is a multi-objective design optimization problem in which the considered objective functions are the minimization of takeoff weight and cruise drag force. The considered constraints are related to the deflection of the control surface, stability, and handling quality specifications (damping coefficients, natural frequencies, and time constants). The proposed design optimization problem has been solved by using a hybrid optimization algorithm and genetic algorithm separately, and their results have been compared to each other. Although both optimal designs are acceptable, results show that the optimal design of the hybrid optimization algorithm is better than the optimal design of the genetic algorithm from an objective functions point of view. This issue shows the good performance of a hybrid optimization algorithm for design optimization of complex systems.
Keywords: Multidisciplinary Design Optimization, Genetic Algorithm, Sequential Quadratic Programming, Hybrid Optimization Algorithm, Unmanned Aerial Vehicle -
International Journal of Advanced Design and Manufacturing Technology, Volume:15 Issue: 2, Jun 2022, PP 69 -82In this research study, an attempt is made to present a new optimization scheme by combination of the firefly algorithm and artificial bee colony (FA-ABC) to solve mathematical test functions and real-world problems as best as possible. In this regard, the main operators of the two meta-heuristic algorithms are employed and combined to utilize both advantages. The results are compared with those of five prominent well-known approaches on sixteen benchmark functions. Moreover, thermodynamic, economic and environmental modeling of a thermal power plant known as the CGAM problem is represented. The proposed FA-ABC algorithm is used to reduce the total cost and increase the efficiency of the system as shown in the Pareto front diagrams.Keywords: Artificial bee colony algorithm, CGAM problem, Firefly Algorithm, Hybrid optimization algorithm
-
در این مقاله پارامترهای مدل دینامیکی یک شبیه ساز سه درجه آزادی مبتنی بر یاتاقان هوایی شامل ممان اینرسی ها، مرکز جرم میز، با استفاده از داده های ثبت شده در یک مانور وضعیت به دو روش 1- روش بهینه سازی ترکیبی الگوریتم ژنتیک و برنامه ریزی مرتبه دوم متوالی و 2- روش حداقل مربعات خطا، تخمین زده شده است. برای این کار با استفاده از چرخ های عکس العملی یک مانور وضعیت انجام می شود و مقادیر گشتاور و همچنین سرعت زاویه ای حول سه محور ثبت می گردد. سپس با استفاده از داده های ذخیره شده و پیاده سازی دو روش، پارامترهای میز تخمین زده می شوند. نتایج نشان می دهد که با روش حداقل مربعات برخلاف الگوریتم بهینه سازی ترکیبی، با یک تست کنترل وضعیت از نقطه اولیه غیرصفر به مبدا، نمی توان تخمین مناسبی استخراج نمود و نیاز به تست های متفاوت به گونه ای است که تمام مودهای سیستم تحریک گردد. در حالی که در روش بهینه سازی ترکیبی، با انجام همان یک آزمایش می توان پارامترهای مدل دینامیکی را تخمین زد. برای صحه گذاری الگوریتم پیاده سازی شده، عملکرد حلقه بسته میز در محیط آزمایشگاهی و مدل شبیه سازی شده بررسی و مقایسه گردید که نشانگر دقت مناسب کمتر از 5 درصد خطا در میانگین تمام نمونه ها در هر دو روش تخمینی می باشد.
کلید واژگان: شبیه ساز تعیین و کنترل وضعیت، تخمین پارامترها، الگوریتم حداقل مربعات خطا، الگوریتم بهینه سازی ترکیبیIn this paper, the parameters of the dynamic model of a three-degree-of-freedom simulator based on air bearing, including moment of inertia, center of mass, using experimental data in a maneuver in two ways: 1- hybrid optimization method of genetic algorithm and second-order programming and 2- The method of least squares error is estimated. To do this, a position maneuver is performed using reaction wheels, and torque values as well as angular velocities around three axes are recorded. The table parameters are then estimated using the stored data and the implementation of the two methods. The results show that with the least squares method, unlike the hybrid optimization algorithm, with a attitude control test from the non-zero initial point to the origin, it is not possible to derive a good estimate and different tests are needed to stimulate all system modes. While in the hybrid optimization method, by performing the same experiment, the desired results of the system estimation can be presented. To validate the implemented algorithm, the performance of the closed loop of the table in the laboratory environment and the simulated model were evaluated and compared, which indicates the appropriate accuracy (less than 5% error) of the estimation methods.
Keywords: attitude determination, control simulator, Parameter estimation, least squares error algorithm, Hybrid Optimization Algorithm -
ترکیب الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات ترکیبی با بهینه سازی شیر مورچه ای: نتایج در معیارها و کاربردها
A major pitfall in the standard version of Particle Swarm Optimization (PSO) is that it might get stuck in the local optima. To escape this issue, a novel hybrid model based on the combination of PSO and AntLion Optimization (ALO) is proposed in this study. The proposed method, called H-PSO-ALO, uses a local search strategy by employing the Ant-Lion algorithm to select the less correlated and salient feature subset. The objective is to improve the prediction accuracy and adaptability of the model in various datasets by balancing the exploration and exploitation processes. The performance of our method has been evaluated on 30 benchmark classification problems, CEC 2017 benchmark problems, and some well-known datasets. To verify the performance, four algorithms, including FDR-PSO, CLPSO, HFPSO, MPSO, are elected to be compared with the efficiency of H-PSO-ALO. Considering the experimental results, the proposed method outperforms the others in many cases, so it seems it is a desirable candidate for optimization problems on real-world datasets.
Keywords: Hybrid Optimization Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Lion Optimization, K-Nearest Neighbor -
Particle swarm optimization has been a popular and common met heuristic algorithm from its genesis time. However, some problems such as premature convergence, weak exploration ability and great number of iterations have been accompanied with the nature of this algorithm. Therefore, in this paper we proposed a novel classification for particles to organize them in a different way. This new method which is inspired from president election is called President Election Particle Swarm Optimization (PEPSO). This algorithm is trying to choose useful particles and omit functionless ones at initial steps of algorithm besides considering the effects of all generated particles to get a directed and fast convergence. Some preparations are also done to escape from premature convergence. To validate the applicability of our proposed PEPSO, it is compared with the other met heuristic algorithm including GAPSO, Logistic PSO, Tent PSO, and PSO to estimate the parameters of the controller for a hybrid power system. Results verify that PEPSO has a better reaction in worst conditions in finding parameters of the controller.Keywords: Hybrid Optimization algorithm, Chaotic Function, Hybrid Power System, Particle Swarm Optimization Algorithm, President Election Algorithm
-
This paper presents a robust hybrid improved dolphin echolocation and ant colony optimization algorithm (IDEACO) for optimization of truss structures with discrete sizing variables. The dolphin echolocation (DE) is inspired by the navigation and hunting behavior of dolphins. An improved version of dolphin echolocation (IDE), as the main engine, is proposed and uses the positive attributes of ant colony optimization (ACO) to increase the efficiency of the IDE. Here, ACO is employed to improved precision of the global optimization solution. In the proposed hybrid optimization method, the balance between exploration and exploitation process was a main factor to control the performance of the algorithm. IDEACO algorithm performance is tested on several problems of benchmarks discrete truss structure optimization. The results indicate the excellent performance of the proposed algorithm in optimum design and rate of convergence in comparison with other meta heuristic optimization methods, so IDEACO offers a good degree of competitiveness against other meta heuristic methods.
Keywords: Hybrid optimization algorithm, Meta heuristic, Discrete variables, Dolphin echolocation -
Based on introducing two optimization algorithms, group search optimization (GSO) algorithm and particle swarm optimization (PSO) algorithm, a new hybrid optimization algorithm which named particle swarm-group search optimization (PS-GSO) algorithm is presented and its application to optimal structural design is analyzed. The PS-GSO is used to investigate the spatial truss structures with discrete variables and is tested by truss optimization problems. The optimization results are compared with that of the HPSO and GSO algorithm. The results show that the PS-GSO is able to accelerate the convergence rate effectively and has the fastest convergence rate among these three algorithms. The research shows the proposed PS-GSO algorithm can be effectively applied to optimal design of spatial structures with discrete variables.Keywords: particle swarm optimization, group search optimization, hybrid optimization algorithm, discrete variables, spatial structures
- 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.