invasive weed optimization algorithm
در نشریات گروه فنی و مهندسی-
The current paper deals with modeling a resilient, sustainable supply chain with an inventory management approach by the seller under the uncertainty of demand and system costs. The importance of inventory management by the seller in the sustainable supply chain has led them to consider a set of buyers and sellers whose goal is to minimize the total costs of ordering, shortage, maintenance, and use of the vehicle to make the right decisions to fulfill the orders. Due to the indeterminacy of the model parameters, the robust-fuzzy-probabilistic optimization method has been used. The calculation results with the invasive weed optimization algorithm and the Baron method show that with the increase in the uncertainty rate in the network, the amount of demand has increased. Therefore, the total ordering, maintenance, and shortage costs have increased. Also, with the increase of the stability coefficient of the model, the total cost of inventory management by the seller has increased, and a greater amount of customer demand has been estimated. On the other hand, with the increase in resilience, the amount of orders transferred to the buyer has decreased. Also, the calculation results show the high efficiency of the invasive weed optimization algorithm in solving the resilient, sustainable supply chain model with the seller's inventory management approach.Keywords: Resilient, Sustainable Supply Chain, Inventory Management By The Seller, Robust-Fuzzy-Probabilistic Optimization, Invasive Weed Optimization Algorithm
-
طبق نظریه ناهار مجانی (NFL) هیچ الگوریتم فرا اکتشافی موجود قادر به حل همه نوع مسایل به طور کارآمد نیست، بنابراین هر ساله الگوریتمهای جدیدی جهت تنوع بخشی پیشنهاد میشوند. در این مقاله، الگوریتم فراابتکاری جدیدی به نام IWOGSA ، برای مسایل بهینهسازی پیوسته پیشنهاد شده است که ترکیبی از الگوریتمهای بهینهسازی علفهای هرز و جستجوی گرانشی است. در IWOGSA والدها به دو صورت تکثیر می شوند و از هر دسته نمونه هایی برای انتقال به نسل جدید انتخاب میگردد. بخشی از تکثیر با توزیع نرمال صورت میگیرد و بخشی دیگر بر مبنای روابط سرعت و شتاب حرکت سیارات در الگوریتم جستجوی گرانشی انجام میشوند. یک مدل گسسته جدید از IWOGSA به نام DIWOGSA برای حل مساله های بهینهسازی گسسته پیشنهاد شده است و کارایی آن بر روی یک چالش حیاتی تحت عنوان بیشینهسازی نفوذ ارزیابی شده است. در DIWOGSA از رویکرد هوشمندانهای برای مقداردهی اولیه جمعیت استفاده شده و برای همگرایی سریعتر الگوریتم، یک عملگر جستجوی محلی پیشنهاد شده است. در حالت پیوسته الگوریتم IWOGSA با توابع بنچمارک استاندارد و کامپوزیت و 3 مساله مهندسی رایج ارزیابی شده است. نتایج پیادهسازی ثابت میکند که الگوریتم IWOGSA در مقایسه با روش های اخیر و متداول بسیار رقابتی بوده و با توجه به نتایج رتبهبندی آزمون فریدمن، توانسته است رتبه اول را کسب نماید. در حالت گسسته نیز الگوریتم DIWOGSA با در نظر گرفتن شبکه های مختلف ارتباطاتی بین محققان برای مساله بیشینهسازی نفوذ مورد ارزیابی قرار گرفته و در مقایسه با الگوریتمهای رایج در این زمینه از نظر میزان نفوذ و زمان اجرا نتایج قابل قبولی را کسب کرده است.
کلید واژگان: الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز، الگوریتمهای جستجوی گرانشی، الگوریتم IWOGSAIn light of the No Free Lunch (NFL) theorem, which establishes the inherent limitations of meta-heuristic algorithms in universally efficient problem solving, the ongoing quest for enhanced diversity and efficiency prompts the introduction of novel algorithms each year. This research presents the IWOGSA meta-heuristic algorithm, a pioneering solution tailored for addressing continuous optimization challenges. IWOGSA ingeniously amalgamates principles from both the invasive weed optimization algorithm and the gravitational search algorithm, capitalizing on their synergies. The algorithm's key innovation lies in its dual-pronged sample generation strategy: a subset of samples follows a normal distribution, while others emulate the planetary motion-inspired velocities and accelerations from the gravitational search algorithm. Furthermore, a selective transfer of certain samples from distinct classes contributes to the evolution of succeeding generations. Expanding upon this foundation, a discrete variant of IWOGSA, termed DIWOGSA, emerges to tackle discrete optimization problems. The efficacy of DIWOGSA is demonstrated through its application to the intricate influence maximization problem. DIWOGSA distinguishes itself with an astute population initialization strategy and the integration of a local search operator to expedite convergence. Empirical validation encompasses a rigorous assessment of IWOGSA against established benchmark functions, composite functions, and real-world engineering structural design problems. Remarkably, the IWOGSA algorithm asserts its superiority, eclipsing both contemporary and traditional methods. This ascendancy is statistically affirmed through the utilization of the Friedman test rank, positioning IWOGSA as the premier choice. Also, DIWOGSA algorithm is evaluated by considering different networks for influence maximization problem, and it shows acceptable results in terms of influence and computational time in comparison to conventional algorithms.
Keywords: IWOGSA, Invasive weed optimization algorithm, Gravitational search algorithm -
تعیین ظرفیت باربری جانبی شمع ها از جمله مسایل مهمی است که در اثر عواملی مانند ناهمسانی محیط خاک در برگیرنده شمع و مشخصات هندسی آن، تخمین صحیح ظرفیت باربری جانبی یک شمع را با مشکلی همراه می سازد. با آنکه آزمایش بارگذاری شمع می تواند با وجود دقت بالا، به عنوان یک روش قابل اعتماد در مراحل مختلف طراحی به کار رود، هزینه های زیاد و زمان انجام طولانی را برای پروژه های عمرانی و معدنی متحمل می شود. در این مقاله، به منظور کاربرد روش های جدید هوشمند برای تخمین ظرفیت باربری جانبی شمع ها در خاک های رسی نرم (Qm)، از دو الگوریتم بهینه سازی کلونی زنبور عسل (ABC) و علف های هرز (IWO) استفاده شده است. در پایان به منظور ارزیابی دقت مدل ها، از شاخصهای ضریب همبستگی مربع (R2)، شمول واریانس (VAF)، میانگین درصد خطای مطلق (MAPE)، جذر میانگین خطای مربع (RMSE) و میانگین خطای مربع (MSE) استفاده شده است. نتایج ارزیابی نشان داد که برای الگوریتم کلونی زنبور عسل، دقت تخمین با استفاده از شاخص های R2 و VAF حدود 99/0-98/0 و با استفاده از شاخص های MAPE، RMSE وMSE بین 0056/0-000032/0 و همچنین برای برای الگوریتم علف های هرز دقت تخمین با استفاده از شاخص های R2 و VAF حدود 98/0-97/0 و با استفاده از شاخص های MAPE، RMSE وMSE بین 023/0-00053/0 بدست آمد. علاوه بر آن نتایج حاصل از تحلیل حساسیت نشان داد که مقاومت برشی زهکشی نشده خاک (Su)، در میان سایر پارامترهای ورودی، بیشترین تاثیر را بر روی ظرفیت باربری جانبی شمع ها دارد و تغییر در آن بیشترین تاثیر را بر روی خروجی مدل ها خواهد گذاشت.کلید واژگان: ظرفیت باربری جانبی شمع، خاک های رسی اشباع نرم، الگوریتم کلونی زنبور عسل، الگوریتم علف های هرز، تحلیل حساسیتDetermining the lateral bearing capacity of piles is one of the important issues that due to factors such as heterogeneity of soil environment in the pile and its geometric characteristics, the correct estimation of lateral bearing capacity of a pile is a problem. Although pile loading testing can be used as a reliable method at various stages of design despite its high accuracy, it incurs high costs and long execution times for construction and mining projects. In this paper, in order to apply new intelligent methods to estimate the lateral bearing capacity of piles in soft clay soils, two bee colony optimization and invasive weed optimization algorithms have been used.Finally, in order to evaluate the accuracy of the models, the indices of square correlation coefficient (R2), variance inclusion (VAF), mean absolute error percentage (MAPE), root mean square error (RMSE) and mean square error (MSE) were used. The evaluation results showed that for the bee colony algorithm, the estimation accuracy using R2 and VAF indices was about 0.98-0.99 and using MAPE, RMSE and MSE indices between 0.000032-0.0056 and also for the algorithm. For invasive weed optimization algorithm, estimation accuracy using R2 and VAF indices was about 0.97-0.98 and using MAPE, RMSE and MSE indices was between 0.0005-0.023. In addition, the results of sensitivity analysis showed that the non-drained shear strength of soil (Su), among other input parameters, has the greatest impact on the lateral bearing capacity of piles and change in it will have the greatest impact on the output.Keywords: Lateral bearing capacity of piles, Soft saturated clay soils, Bee colony algorithm, Invasive Weed Optimization Algorithm, Sensitivity analysis
-
مدول الاستیسیته بتن در مراحل آنالیز و طراحی سازه های بتن آرمه نقش کلیدی داشته است و اثرات تعیین کننده ای در تغییر شکل جانبی سازه دارد. در این مطالعه روابط جدیدی برای محاسبه مدول الاستیسیته بتن های با مقاومت معمولی و مقاومت بالا با استفاده از ترکیب شبکه عصبی چند جمله ای و الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم ارایه شده است. مشابه روابط آیین نامه های مرسوم، سعی شده است که مدل های پیشنهادی به صورت ساده و براساس پارامتر مقاومت فشاری بتن تعیین شوند. برای بررسی صحت روابط پیشنهادی سعی شده است ارزیابی جامعی بین مقادیر آزمایشگاهی، نتایج مدل های ارایه شده در این مطالعه و روابط بیان شده توسط آیین نامه ها، دستورالعمل ها و محققین مختلف انجام گیرد. برای ارزیابی جامع از سه شاخص آماری: ضریب تشخیص، معیار خطای جذر میانگین مربعات و معیار میانگین درصد قدرمطلق خطا استفاده شده است. قابل ذکر است که درصد خطای نسبی رابطه های پیشنهادی برای بتن معمولی 02/9 درصد و برای بتن مقاومت بالا 8/3 درصد می باشد. نتایج حاکی از آن است که مدل های پیشنهادی عملکرد بسیار مناسبی داشته و می توانند به عنوان ابزاری مناسب برای تعیین مدول الاستیسیته بتن های با مقاومت معمولی و بالا مورد استفاده قرار گیرند.
کلید واژگان: بتن، مدول الاستیسیته، مقاومت فشاری، شبکه عصبی چند جمله ای، الگوریتم بهینه سازی علف هرزModulus of elasticity has played an essential role in the analysis and design of reinforced concrete structures and is a fundamental property required to calculate the lateral deformation of structures. This study proposes new models for predicting the elastic modulus of normal - and high-strength concrete using a hybrid polynomial neural network-invasive weed optimization algorithm (PNN-IWO). This paper attempts to estimate the elastic modulus concrete in terms of compressive strength in compliance with conventional building codes. To examine the validity of the proposed models, a comprehensive evaluation has been performed between the elastic modulus results predicted by PNN-IWO, experimental data, and those determined using buildings codes and various models. The assessment is performed in terms of coefficient of determination, root mean square error, and mean absolute error. It should be noted that the mean absolute error of the proposed model for normal- and high-strength concrete were calculated as 9.02%, 3.8%, respectively. The results demonstrate that the proposed models have a very strong potential to predict the elastic modulus of both normal- and high-strength concrete within the range of the considered compressive strength.
Keywords: Concrete, Elastic modulus, Compressive Strength, Polynomial neural network, Invasive weed optimization algorithm -
This paper presents a multi-stage model for accurate prediction of demand for dairy products (DDP) by the use of artificial intelligence tools including Multi-Layer Perceptron (MLP), Adaptive-Neural-based Fuzzy Inference System (ANFIS), and Support Vector Regression (SVR). The innovation of this work is the improvement of artificial intelligence tools with various meta-heuristic algorithms including Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Invasive Weed Optimization (IWO), and Cultural Algorithm (CA). First, the best combination of factors with can affect the DDP is determined by solving a feature selection optimization problem. Then, the artificial intelligent tools are improved with the goal of making a prediction with minimal error. The results indicate that demographic behavior and inflation rate have the greatest impact on dairy consumption in Iran. Moreover, PSO still exhibits a better performance in feature selection in compare of newcomer meta-heuristic algorithms such as IWO and CA. However, IWO shows the best performance in improving the prediction tools by achieving an error of 0.008 and a coefficient of determination of 95%. The final analysis demonstrates the validity and reliability of the results of the proposed model, as it supports the simultaneous analysis and comparison of the outputs of different tools and methods.Keywords: Multi-layer perceptron, adaptive-neural-based Fuzzy Inference System, Support Vector Regression, Invasive Weed Optimization Algorithm, Cultural Algorithm, Feature selection
-
Among the major sources of energy supply systems, hydroelectric power plants are more common. Energy supply during peak hours and less environmental issues are some of the most important advantages of hydroelectric power plants. In this study, designing parameters to supply maximum amount of energy was determined by using the simulation-optimization perspective and combination of IWO-WEAP models. Subsequently, the developed model has been applied for designing the Karun II hydroelectric power plant. The sequential streamflow routing method has been developed for obtaining energy in WEAP water resources management software. In addition the optimization algorithm has been applied to optimize the invasive weeds. To verify the performance of this method, obtained results for the firm energy were compared to those of the total energy. Using this method, for 1398 GWY (Giga watt per your) firm energy, the minimum and normal levels of operation were 668 and 672 m.a.s.l (meters above sea level), respectively, and the installation capacity calculated around 498 MW as optimal value.Keywords: Sequential streamflow Routing method, Invasive weed optimization algorithm, WEAP model
- 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.