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

metaheuristic algorithm

در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • S. Fardi Zarnagh, M. Nouri *, S. A. Mousavi Ghasemi
    One of the main concerns of the structural engineers is the necessity of using discrete variables in optimum design of structural systems in which a predefined set of design sections are considered to be used during the optimization process. Most of the recently developed metaheuristic algorithms are capable of dealing with continuous design variables; however, the capability of these algorithms in dealing with a problem of discrete variables is one of the major concerns in optimization field. For this purpose, the applicability of the recently developed Coot optimization algorithm is evaluated in this paper in dealing with optimum design of 4 truss structures with 10, 25, 52 and 72 bars in which the design sections are predefined through discrete variables. Meanwhile, the improved Coot optimization algorithm is also proposed to increase the overall performance of the standard Coot algorithm in which the random movements in the main loop of the algorithm are replaced by Levy flight which denotes on a stochastic process with step length determined by levy distribution. The capability of the standard Coot and the proposed improved Coot optimization algorithms is investigated regarding the considered truss problems while the best and statistical results demonstrate the overall capability of the improved algorithm in dealing with discrete design scheme in truss optimization problems.
    Keywords: Truss Structure, Coot Optimization Algorithm, Levy Flight, Metaheuristic Algorithm, Optimization
  • فرشاد طیاری*
    در نوشتار حاضر به بررسی تاثیر الگوریتم های فراابتکاری در طراحی بهینه ی شمع های سازه ی نگهبان ایستگاه شماره ی 3 متروی تبریز پرداخته شده است. برای این منظور، ابتدا ترانشه ی موردنظر در نرم افزار اپن سیس مدل سازی و فرآیند گام به گام خاک برداری آن، مطابق روند اجرایی، شبیه سازی شده است. چهار الگوریتم فراابتکاری متداول، یعنی الگوریتم های مبتنی بر جغرافیای زیستی، ژنتیک، ازدحام ذرات، و زنبورعسل برای طراحی بهینه استفاده شده اند، تا علاوه بر مقایسه ی عملکرد هر یک در حل مسئله ی مذکور، احتمال دستیابی به بهترین پاسخ افزایش یابد. نتایج به دست آمده حاکی از عملکرد بسیار خوب الگوریتم ژنتیک نسبت به سایر الگوریتم های استفاده شده در دستیابی به طرح بهینه بوده است. به منظور بررسی بهتر، توزیع تنش خاک در اطراف سازه ی نگهبان و همچنین تغییرشکل المان های شمع بررسی شده و نتایج نشان داده اند که استفاده از مهار متقابل جهت ایجاد تعادل تغییرشکل های قسمت فوقانی و تحتانی شمع ها و کاهش عمق مدفون المان های شمع ضروری به نظر می رسد.
    کلید واژگان: الگوریتم فراابتکاری، طراحی بهینه، ترانشه ی عمیق، سازه ی نگهبان، شمع های درجا
    Farshad Taiyari *
    The effectiveness of the application of metaheuristic algorithms in the optimal design of retaining structures is investigated in this paper. For this purpose, an ongoing Tabriz metro station project with a deep excavation pit is selected here as a case study. The retaining system of the project consists of secant pile walls supported by a layer of struts. The piles have a circular section consisting of reinforced concrete cores covered by steel sleeves, and the struts are made of steel rectangular hollow sections. A detailed finite element model is developed in the OpenSees platform, including all the construction processes, in order to perform static analyses. Four different metaheuristic algorithms, namely Genetic, Particle swarm optimization, Bee, and Biogeography-based algorithms, are chosen for the optimization problem. The pile external diameter, the steel tube stiffness, the number of longitudinal bars inside the concrete core and their diameters, the center-to-center spaces of the pile elements, the dimensions of structs and their center-to-center spaces, the location of the structs in depth and the buried depth of pile elements are selected as optimization variables. The total cost of the retaining system is considered as an objective function that should be minimized in the design space of the variables. For optimization purposes, an integration of the OpenSees software with the MATLAB platform is done to join the modeling space with the mentioned optimization algorithms. The number of iterations for each run is assumed to be 400, which is also considered a termination criterion. The optimization process is performed 50 times, and the best response is reported here. The results demonstrate an excellent performance of the Genetic algorithm in obtaining the optimum solution with respect to the other three considered algorithms. It exhibits a proper standard deviation and convergence rate in producing the optimum response. It is shown that the soil stress is increased in the depth where struts are installed, while they are reduced near the ground level, where the deflection of piles creates an active situation for the soil. This is true considering the results of all algorithms. Proceeding with the excavation phase increases the soil stress as well as the pile deformation. It can also be obtained that providing a layer of strut seems necessary for reducing pile movements as well as their buried depth.
    Keywords: Metaheuristic Algorithm, Optimal Design, Deep Excavation, Pile Wall Retaining System
  • Reza Aalikhani, Mohammad Fathian *, Mohammad Reza Rasouli
    Cloud Manufacturing (CMfg) enables flexible and customized manufacturing services through dynamic service composition. However, achieving optimal service composition remains challenging due to the need to meet complex Quality of Service (QoS) requirements, including cost, time, quality, and resource workload balance. Notably, previous studies on service composition models have rarely considered workload balancing as part of their QoS criteria, which is critical for maintaining efficient and sustainable resource use. This study addresses this gap by presenting an advanced service composition model that integrates workload balance as an essential QoS metric alongside traditional factors like composite service quality, time, and cost. To further support optimization, the Simulated Annealing (SA) and Tabu Search (TS) algorithms are enhanced with a novel shaking mechanism designed to expand the search space and mitigate premature convergence risks common in metaheuristics. Experimental evaluations conducted on an OR-Library dataset confirm that the enhanced SA algorithm achieves up to a 25% improvement in the fitness function and a 7% reduction in computational time, while the improved TS algorithm achieves a 2% reduction in the fitness function and a 21% decrease in computational time. These findings highlight the model's potential to enhance CMfg service composition efficiency, offering substantial performance benefits over traditional methods. The core contributions of this study include the development of a workload-integrated service composition model and enhancements to SA and TS algorithms for effective problem-solving within this framework.
    Keywords: Cloud Manufacturing, Optimal Service Composition, Metaheuristic Algorithm, Improved SA, Improved TS
  • شیما شیروانی، محمدرضا شهرکی*، فرانک حسین زاده سلجوقی

    مسائل مکان یابی هاب، یکی از مهم ترین شاخه های حمل ونقل هستند، که استفاده ی زیادی از آن ها در حوزه های راهبردی می شود. در شبکه ی توزیع، استفاده از هاب ها باعث کاهش هزینه های انتقال جریان در شبکه می شود. در پژوهش حاضر، یک مدل دوهدفه برای مسئله ی مکان یابی هاب سلسله مراتبی ارائه شده است. در پژوهش حاضر، با توجه به اهمیت مشکلات زیست محیطی در دنیای واقعی و نگرانی از افزایش آلودگی های مخرب زیست محیطی، علاوه بر بهبود و کاهش هزینه ها به مسائل زیست محیطی نیز پرداخته شده است. مدل ارائه شده به بررسی حمل ونقل چندحالته و ایجاد چند نوع سیستم حمل ونقل در یک هاب می پردازد. در ادامه، با استفاده از نرم افزار GAMS مسائل با ابعاد کوچک و نیز در ابعاد بزرگ با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری ژنتیک، پارتویی قوی، و گرگ خاکستری حل و نتایج با یکدیگر مقایسه شده اند. با توجه به نتایج به دست آمده مشاهده شده است که الگوریتم های ارائه شده، کارایی مناسبی دارند.

    کلید واژگان: مسئله ی مکان یابی، هاب سلسله مراتبی، پایداری، زنجیره ی تامین، الگوریتم فراابتکاری
    Shima Shirvani, Mohammadreza Shahraki *, Faranak Hosseinzadeh Saljooghi

    Identifying the optimal location for facilities is a key strategic objective for companies striving to enhance their competitiveness. Managers carefully select facility locations to ensure they effectively meet demand and align with organizational goals. Given the impracticality of establishing direct communication between all points in a network, utilizing hub points within networks can result in significant cost savings. Hub location problems are one of the new and remarkable topics in industrial engineering and one of the most important branches of transportation which is widely used in strategic areas such as transportation systems, postal systems, and communication networks. The use of hubs in the distribution network reduces the costs of current transmission in the network and thus increases system efficiency. In summary, hubs are used in different places of the supply chain such as transferring from point to point, sorting, and switching. The problem of location-allocation of hub is one important problem that is common in many transportation systems. One of the important branches of hub area is hierarchical hub that has been considered by many researchers. In this research, a two-objective model for the hierarchical hub location problem is presented. Given the importance of real-world environmental problems and concerns about increasing destructive environmental pollution, in this study, in addition to reviewing and trying to improve and reduce costs, environmental problems and their improvement have been studied. The proposed model also examines multi-mode transport and creates several types of transport systems in one hub. In the following, smaller problems are solved by GAMS software and large-scale problems are solved by genetic, strong Pareto and gray wolf metaheuristic algorithms and the results are compared. The results of solving problems with different dimensions show the good performance of the proposed algorithm, so that by using this method in an acceptable time, a suitable quality answer can be obtained.

    Keywords: Location, Hierarchical Hub, Sustainability, Supply Chain, Metaheuristic Algorithm
  • E. Ehsaeyan *
    A significant disadvantage of meta-heuristic algorithms is their tendency to get stuck in local optima, which prevents them from finding the global optimal solution and potentially limits their overall effectiveness. To mitigate this drawback, a novel metaheuristic optimization algorithm known as the Gold Seekers Algorithm (GSA) is introduced in this paper to address complex optimization problems. This algorithm mimics the competitive behavior seen among miners hunting for gold. GSA has several key advantages, including fast convergence due to parallel execution, low sensitivity to control parameters due to adaptive coefficients, and high accuracy in global searches thanks to its structured division of search agents into specific roles. The exploitation phase involves searching near the leader to identify valuable areas, while the exploration phase focuses on searching among gold seekers to discover unknown golden locations. To validate GSA's effectiveness, the algorithm was tested on 20 classical benchmark functions of various types and dimensions (30, 60, and 90) and applied to image segmentation to find optimal thresholds. Performance in this practical application was compared to eight well-known heuristic techniques from existing literature.The findings indicate that the suggested algorithm achieves superior solution accuracy and expedited convergence across most benchmark functions, in addition to determining optimal thresholds for image segmentation tasks.
    Keywords: Gold Seekers Algorithm, Metaheuristic Algorithm, Swarm Intelligence, Optimization Techniques, Benchmark Problems, Image Thresholding
  • پویا آرزومند لنگرودی، محمدرضا ادیب رمضانی*، عطا حجت کاشانی، سعید فرخی زاده

    سیستم دیوار برشی ورق فولادی از جمله سیستم های مناسب و کارآمد باربر جانبی است که با وجود مزایای رفتاری متعدد، روش های طراحی فعلی آن اغلب محافظه کارانه بوده و چالش های اقتصادی ایجاد می کنند. بنابراین، هدف اصلی این مطالعه شناسایی سازه هایی است که نه تنها از نظر ایمنی کارآمد باشند، بلکه از جنبه اقتصادی نیز مقرون به صرفه باشند. برای دستیابی به این سازه های مطلوب، از الگوریتم بهینه یابی ژنتیک استفاده می شود. در ابتدا با استفاده از نرم افزار OpenSees مدل عددی مناسبی ایجاد و صحت سنجی می گردد. در گام بعد، این مدل عددی به کد بهینه یابی توسعه یافته در MATLAB متصل می شود. این کد به طور مکرر با کنترل ضوابط طراحی، سطح مقطع ایده آلی را برای سازه هایی با تعداد طبقات 4، 8، 12 ایجاد می کند و سازه بهینه معرفی می شود. سپس مدل های بهینه به کمک تحلیل پوش آور از نظر رفتاری با مدل های طراحی شده به روش سعی و خطای آیین نامه ای مقایسه می شوند. نتایج نشان می دهد که بهینه سازی منجر به کاهش وزن و بهبود عملکرد سازه ها شده و محافظه کاری در فرایند طراحی را کاهش می دهد.

    کلید واژگان: دیوار برشی، الگوریتم فراابتکاری، الگوریتم ژنتیک، طراحی بهینه، ارزیابی عملکردی
    Pooya Arezoomand Langarudi, Mohammadreza Adibramezani *, Ata Hojatkashani, Saeed Farokhizadeh

    The steel plate shear wall system is one of the most effective lateral load-resisting systems, offering significant behavioral advantages. However, existing design methods for this system are often overly conservative, leading to economic inefficiencies. This study aims to develop structural designs that ensure both effective safety and cost-efficiency. To achieve this, a genetic optimization algorithm is utilized. Initially, a numerical model is developed and validated using the OpenSees software. This model is then integrated with an optimization code implemented in MATLAB, which iteratively adjusts design parameters to determine optimal cross-sectional areas for 4-, 8-, and 12-story structures. These optimized designs are subsequently compared to conventionally designed models created through a trial-and-error approach. The findings demonstrate that optimization reduces structural weight, enhances performance, and mitigates the conservatism inherent in traditional design methods.

    Keywords: Shear Wall, Metaheuristic Algorithm, Genetic Algorithm, Optimal Design, Performance Evaluation
  • محمد پردل، امیر امین زاده قوی فکر*
    بتن به عنوان یکی از مصالح اصلی در صنعت ساخت، نقش حیاتی در پایداری، ایمنی و رفاه فضاهای شهری ایفا می کند. کیفیت بتن رابطه مستقیمی با تحمل بارهای ثقلی و جانبی دارد و می تواند از تخریب زودهنگام ساختمان ها جلوگیری کرده و علاوه بر کاهش حجم ضایعات ساختمانی، یک محیط شهری پایدار ایجاد نماید. با این حال، عوامل متعددی بر مقاومت فشاری بتن تاثیرگذارند که عدم شناسایی این عوامل می تواند منجر به تخریب زودرس ساختمان ها و همچنین پیامدهای ناگوار در بلایای طبیعی شود. درک صحیح از این عوامل برای ارتقای کیفیت بتن و تضمین عملکرد مطلوب سازه ها ضروری است. هدف این مقاله، تحلیل عوامل موثر بر کیفیت مقاومت بتن در راستای ارتقا پایداری، ایمنی، رفاه فضاهای شهری و همچنین حفاظت از محیط زیست شهری است. در این مقاله، علاوه بر استفاده از مدل یادگیری ماشین مبتنی بر الگوریتم تقویت گرادیان شدید، از الگوریتم های فراابتکاری برای ایجاد یک مدل پیش بینی دقیق استفاده شده است. نتایج این پژوهش نشان می دهد که عوامل متعددی از جمله نسبت آب به سیمان، نوع و کیفیت سنگدانه، افزودنی های بتن، شرایط عمل آوری و شرایط محیطی، بر مقاومت بتن تاثیرگذار هستند. همچنین، در این پژوهش مدل یادگیری ماشین قادر به شناسایی الگوهای پیچیده در بین عوامل شناسایی شده و پیش بینی دقیق مقاومت فشاری بتن با دقت 66/95 درصد است. نتایج این مطالعه می تواند به ارتقای کیفیت ساخت، افزایش طول عمر مفید سازه ها، کاهش هزینه های نگهداری و تعمیرات، ایجاد فضاهای شهری پایدار و ایمن منجر شود.
    کلید واژگان: مدیریت شهری، الگوریتم یادگیری ماشین، الگوریتم فراابتکاری، مقاومت فشاری بتن، محیط زیست، ضایعات ساختمانی
    Mohammad Pordel, Amir Aminzadeh Ghavifekr *
    Concrete, as one of the main materials in the construction industry, plays a vital role in the sustainability, safety, and welfare of urban spaces. This is because concrete has a direct impact on bearing gravitational and lateral loads, and improving the quality of concrete can prevent the premature destruction of buildings. Additionally, it can reduce the volume of construction waste and create a sustainable urban environment. However, numerous factors affect the compressive strength of concrete, and failing to identify these factors can lead to premature building destruction and adverse outcomes during natural disasters. A proper understanding of these factors is essential for enhancing concrete quality and ensuring the optimal performance of structures. Accordingly, the aim of this article is to analyze the factors influencing the quality and strength of concrete to improve the sustainability, safety, and welfare of urban spaces and to protect the urban environment. In this article, to achieve the research objectives, in addition to using a machine learning model based on the Extreme Gradient Boosting algorithm, metaheuristic algorithms have been employed to create an accurate predictive model.
    Keywords: Urban Management, Machine Learning Algorithm, Metaheuristic Algorithm, Concrete Compressive Strength, Environment, Construction Waste
  • Ahmad Nasrollahpour *, Mohammad Khanabadi, Toktam Khatibi

    Detecting white blood cells (WBC) in microscopic images is essential in medical diagnosis. Manual analysis of these images is time-consuming and has a high error rate. Using object detection for WBCs detection with deep convolutional neural networks (CNN) can be considered a practical and effective solution. In this study, a CNN model is proposed to classify these images. In order to achieve optimal training performance, CNNs have many hyperparameters, such as dropout rate, number of hidden units in each hidden layer, activation function, loss function and optimizer, which need to be optimized. Therefore, a hyperparameter optimization approach based on a genetic algorithm is suggested, which can then be used to select the best combination parameters to improve accuracy and efficiency in detecting white blood cells in microscopic images. This new approach is significant and flexible for medical technicians to use in clinical practice for examining blood cell microscopy. In this research, the images were classified into five classes and the mean accuracy of the model for the five classes was 87%, which is considered a good accuracy for classification into five classes.

    Keywords: Image Processing, Deep Learning, Metaheuristic Algorithm, Convolutional Neural Network, Histopathology Image Processing
  • Morteza Zanjireh *, Farzad Morady

    This paper predicts the severity of crashes based on the analysis of multiple variables and using machine learning methods. For this purpose, data related to the years 2012 to 2024 of Tempe city in the state of Arizona USA was used. Features were selected using the metaheuristic method. Then, by using decision tree and artificial neural network, the classification of the severity of crashes was carried out. Based on the metrics, decision tree with an overall accuracy of 54% was the optimal. Finally, using the permutation feature importance method, the optimal model was interpreted. The results show that the characteristics of the year with 0.22 and the spatial characteristics with 0.11 and the collision manner with 0.1 have a higher importance in predicting the severity of crashes on urban roads.

    Keywords: Crash Severity, Spatiotemporal Analysis, Machine Learning, Metaheuristic Algorithm
  • A. Kaveh*, N. Khavaninzadeh

    In this paper, a neural network is trained for optimal nodal ordering of graphs to obtain a small wavefront using soft computing. A preference function consists of six inputs that can be seen as a generalization of Sloan's function. These six inputs represent the different connection characteristics of graph models. This research is done with the aim of comparing Sloan's theoretical numbering method with Sloan's developed method with neural networks and WSA meta-heuristic algorithm. Unlike the Sloan algorithm, which uses two fixed coefficients, six coefficients are used here, based on the evaluation of artificial neural networks. The weight of networks is obtained using Water Strider algorithm. Examples are included to demonstrate the performance of the present hybrid method.

    Keywords: Graph Ordering, Wavefront, Neural Network, Metaheuristic Algorithm, WSA
  • شهریار افندی زاده*، مهدی گنج خانلو، حمید میرزاحسین
    دریافت عوارض یکی از راه کار های مورد اقبال برنامه ریزان حمل ونقل در مواجهه با تراکم ترافیک است. در این مطالعه تعیین عوارض برای آزادراه های درون شهری به شکل یک مسئله بهینه سازی دوسطحی ارائه شده است. در سطح بالا، بهینه سازی عوارض با متغیرهای تصمیم ارقام عوارض آزادراه ها قرار دارد و در سطح پایین، مسئله تخصیص سفر در شبکه معابر حل می شود برای افزایش دقت و کارایی . تخصیص سفر از دو جنبه ی معیار های عملکرد شبکه و عدالت اجتماعی به صورت پویا و با در نظر گرفتن گروه های مختلف جمعیت از لحاظ ارزش زمانی انجام شده است. همچنین در این مقاله از یک مدل تخصیص پویای میان نگر که دقت مدل های خردنگر و سرعت مدل های کلان نگر را دارد استفاده شده است. برای حل مسئله در این مقاله الگوریتم فراکاوشی چند جمعیتی توسعه داده شده است. برای تقسیم بندی جمعیت به زیر-جمعیت های مختلف از روش چند-جمعیتی ترکیبی برای تقویت دو عملگر جستجوی محلی و جستجوی جهانی استفاده شده است. در هسته ی این روش الگوریتم بهینه سازی آموزش-یادگیری مبنا استفاده شده است.. نتایج نشان داد که سرعت و دقت همگرایی الگوریتم توسعه داده شده نسبت به سه الگوریتم ها رقیب برتری کامل و قابل توجهی داشته است. این الگوریتم زمان سفر کل شبکه را از 8205 ساعت به 6683 ساعت، معادل 18% کل زمان سفر، کاهش داده و همچنین سرعت این الگوریتم برای رسیدن به مقادیر تابع هدف مشخص شده نسبت به الگوریتم ژنتیک، 6 برابر شده است.
    کلید واژگان: عوارض آزادراه، بهینه سازی، الگوریتم فراکاوشی، تخصیص پویای سفر
    Shahriar Afandizadeh *, Mehdi Ganj Khanloo, Hamid Mirzahossein
    Collecting tolls is one of the solutions favored by transportation planners in dealing with traffic congestion. In this paper, urban tolls for internal freeways are presented in the form of a two-level optimization model. At the top, the decision level of the freeway toll is placed, and at the bottom, the issue of travel characteristics in the road network is solved to increase accuracy and efficiency. Allocation of travel from two aspects of network performance and social justice has been done dynamically, considering different population groups in terms of value. Also, this article considers a novel dynamic allocation model that uses the accuracy of micro-view and the speed of macro-view. To solve the problem in this multi-population metaheuristic algorithm has been developed. The combined multi-population method strengthens the local and global search operations to divide the population into different sub-populations. The teaching learning-based optimization (TLBO) is used in the presented method. The results showed that the speed and accuracy of the developed model are superior to the three competing algorithms. This algorithm reduced the travel time of the entire network from 8205 hours to 6683 hours, equivalent to 18% of the total travel time, and also, the speed of the presented algorithm has increased six times compared to the genetic algorithm.
    Keywords: Toll Pricing, Teaching Learning-Based, Optimization (TLBO), Dynamic Traffic Assignment, Metaheuristic Algorithm
  • امیرارسلان حمصیان اتفاق، جعفر خادمی حمیدی*، امین الله موسوی

    تعیین محدوده نهایی کارگاه استخراج زیرزمینی، مرحله ای کلیدی در طراحی معادن زیرزمینی است که به طور مستقیم بر طرح های تولید عملیاتی تاثیر می گذارد. توسعه الگوریتم های کارآمد و دقیق برای بهینه سازی مساله تعیین محدوده نهایی کارگاه استخراج زیرزمینی (USBO)، چالش برانگیز است. در این مطالعه، الگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری گسسته (DICA) برای تعیین محدوده نهایی کارگاه استخراج معدن زیرزمینی پیشنهاد شده است. الگوریتم DICA همانند نسخه استاندارد الگوریتم و با اعمال تغییراتی در روند اجرایی آن، از یک رویکرد مبتنی بر شبیه سازی در جهت تولید راه حل های اولیه در فضای جستجو اقدام می کند و سپس با ارزیابی هر یک از پاسخ ها، بهترین راه حل را انتخاب می کند. با تغییر عملگرها و بخش های وابسته به الگوریتم شامل ایجاد جمعیت اولیه، عملگرهای جذب و انقلاب، الگوریتم پیشنهادی توسعه و بر روی یک مدل بلوکی متشکل از 945/15 بلوک (ابعاد هر بلوک 5×5×5 متر) از یک مطالعه موردی کانسار مس در مقیاس کوچک اجرا شد. نتایج حاصل از الگوریتم پیشنهادی DICA نشان داد که این الگوریتم می تواند محدوده نهایی کارگاه استخراج زیرزمینی را در زمان قابل قبولی تعیین کند. همچنین این الگوریتم توانست محدوده نهایی تعیین شده را با ارزش اقتصادی بالاتری نسبت به الگوریتم های کارگاه شناور و با ارزش ترین همسایگی ارایه دهد.

    کلید واژگان: بهینه سازی کارگاه استخراج، محدوده نهایی بهینه، الگوریتم بهینه سازی، الگوریتم فراابتکاری
    Amirarsalan Hemasian Etefagh, Jafar Khademi Hamidi *, Aminalah Mousavi

    Determination of stope boundary is a critical step in underground mine design, directly impacting project profitability and operational plans. Developing efficient and accurate algorithms for solving the Stope Boundary Optimization (SBO) problem has been a challenging task. In this study, a metaheuristic Discrete Imperialist Competitive Algorithm (DICA) was introduced for the SBO problem. The DICA algorithm, following a simulation-based approach, provides initial solutions in the search space and identifies the optimal solution after evaluating each one. Tested with different operators such as assimilation and revolution, and various initial populations, the suggested algorithm was applied to a 5*5*5 m block model of a copper deposit comprising 15,945 blocks. The results demonstrated the algorithm’s capability to determine stope boundaries within a reasonable computational time. For validity check, the results were compared with those obtained from the Maximum Value Neighborhood (MVN) and floating stope algorithms. The comparison revealed that DICA outperformed both algorithms.

    Keywords: Stope Boundary Optimization, Optimization Algorithm, Metaheuristic Algorithm
  • F. Biabani, A. A. Dehghani, S. Shojaee*, S. Hamzehei-Javaran

    Optimization has become increasingly significant and applicable in resolving numerous engineering challenges, particularly in the structural engineering field. As computer science has advanced, various population-based optimization algorithms have been developed to address these challenges. These methods are favored by most researchers because of the difficulty of calculations in classical optimization methods and achieving ideal solutions in a shorter time in metaheuristic technique methods. Recently, there has been a growing interest in optimizing truss structures. This interest stems from the widespread utilization of truss structures, which are known for their uncomplicated design and quick analysis process. In this paper, the weight of the truss, the cross-sectional area of the members as discrete variables, and the coordinates of the truss nodes as continuous variables are optimized using the HGPG algorithm, which is a combination of three metaheuristic algorithms, including the Gravity Search Algorithm (GSA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Gray Wolf Optimization (GWO). The presented formulation aims to improve the weaknesses of these methods while preserving their strengths. In this research, 15, 18, 25, and 47-member trusses were utilized to show the efficiency of the HGPG method, so the weight of these examples was optimized while their constraints such as stress limitations, displacement constraints, and Euler buckling were considered. The proposed HGPG algorithm operates in discrete and continuous modes to optimize the size and geometric configuration of truss structures, allowing for comprehensive structural optimization. The numerical results show the suitable performance of this process.

    Keywords: HGPG Algorithm, Structural Optimization, Metaheuristic Algorithm, Size Optimization, Geometry Optimization, Multi-Objective Optimization, Truss Design
  • S. L. Seyedoskouei, R. Sojoudizadeh*, R. Milanchian, H. Azizian

    The optimal design of structural systems represents a pivotal challenge, striking a balance between economic efficiency and safety. There has been a great challenge in balancing between the economic issues and safety factors of the structures over the past few decades; however, development of high-speed computing systems enables the experts to deal with higher computational efforts in designing structural systems. Recent advancements in computational methods have significantly improved our ability to address this challenge through sophisticated design schemes. The main purpose of this paper is to develop an intelligent design scheme for truss structures in which an optimization process is implemented into this scheme to help the process reach lower weights for the structures. For this purpose, the Artificial Rabbits Optimization (ARO) algorithm is utilized as one of the recently developed metaheuristic algorithms which mimics the foraging behaviour of the rabbits in nature. In order to reach better solutions, the improved version of this algorithm is proposed as I-ARO in which the well-known random initialization process is substituted by the Diagonal Linear Uniform (DLU) initialization procedure. For numerical investigations, 5 truss structures 10, 25, 52, 72, and 160 elements are considered in which stress and displacement constraints are determined by considering discrete design variables. By conducting 50 optimization runs for each truss structure, it can be concluded that the I-ARO algorithm is capable of reaching better solutions than the standard ARO algorithm which demonstrates the effects of DLU in enhancing this algorithm’s search behaviour.

    Keywords: Truss Optimization, Artificial Rabbits Optimization (ARO), Metaheuristic Algorithm, Structural Optimization, Diagonal Linear Uniform Initialization
  • K. Mahdavi, M. Mohammadi *, F. Ahmadizar
    In modern production environments where perishable products are manufactured in a job shop system, machine reliability is of utmost importance, and delays during job processing are not acceptable. Therefore, it becomes crucial to consider machines maintenance activities and set upper bounds for interruptions between job operations. This paper tackels the Flexible Job Shop Scheduling Problem taking into account these factors. The study is conducted in two phases. Initially, a novel Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model is elaborated for the problem and juxtaposed with the Benders decomposition method to assess computational efficiency. Nevertheless, owing to the elevated complexity of the problem, attaining an optimal solution for instances of realistic size poses an exceptionally challenging task using exact methods. Thus, in the second stage, a Discrete Grey Wolf Optimizer (D-GWO) as an alternative approach to solve the problem is proposed. The performance of the extended algorithms is evaluated through numerical tests. The findings indicate that for small instances, the Benders decomposition method outperforms other approaches. Nevertheless, as the instances grow in size, the efficiency of exact methods diminishes, and the Discrete Grey Wolf Optimizer (D-GWO) performs better under such conditions. Overall, this study highlights the importance of considering machines maintenance activities and interruptions in scheduling of job shop for the production of perishable products. The proposed model and Benders decomposition method in small instances, and the metaheuristic algorithm in large instances provide viable solutions.
    Keywords: Job shop scheduling, upper bound for interuptions, maintenance activity, Metaheuristic Algorithm
  • سجاد اسفندیاری*، داور گیوکی، محمد فرخزادی
    عملیات آزمون نرم افزار، به عنوان یکی از روش های اساسی برای ارزیابی کیفیت محصولات نرم افزاری، از مراحل مختلف توسعه و نگهداری نرم افزار بهره می برد. با افزایش پیچیدگی و گستردگی نرم افزارها، نیازمندی به روش های آزمون کارآمد و موثر با تعادل مناسب بین کاهش زمان و افزایش دقت احساس می شود. در این مطالعه، روش های خودکار آزمون نرم افزار با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی و ترکیب آن با الگوریتم خفاش مورد بررسی قرار گرفته و آرایه پوششی با کارایی بالا تولید شده است. این نوآوری ها، به علاوه استفاده از ساختارهای داده بهینه، نه تنها به مدیریت پیچیدگی نرم افزار کمک کرده اند، بلکه نیازمندی های موفقیت پروژه های نرم افزاری را نیز مدنظر قرار داده اند. این پژوهش به منظور ارتقای کیفیت محصولات نرم افزاری، توصیه می شود و به تولید آرایه های پوشش با بهره وری بالا و افزایش کارایی آزمون های نرم افزار می پردازد.
    کلید واژگان: الگوریتم های فراابتکاری، آزمون نرم افزار، آرایه پوششی
    Sajad Esfandyari *, Davar Giveki, Mohammad Farokhzadi
    Software testing operations, as one of the fundamental methods for evaluating the quality of software products, are employed throughout various stages of software development and maintenance. With the increasing complexity and ubiquity of software, the need for performance and efficiency testing methods with a suitable balance between reducing time and increasing accuracy is felt. In this study, automated software testing methods using Biogeography-Based Optimization algorithms, coupled with the bat algorithm, have been investigated, resulting in the production of a high-performance covering array. These innovations, along with the utilization of optimized data structures, have not only aided in managing software complexity but also addressed the success requirements of software projects. This research is recommended for enhancing the quality of software products, focusing on producing covering arrays with high efficiency and improving the performance of software testing.
    Keywords: Metaheuristic Algorithm, Software Testing, Covering Array
  • علیرضا صالحی*

    در انجام تمامی پروژه ها زمان و هزینه جز اصلیترین مسائل در مدیریت پروژه به شمار میرود. بهبود هر یک از این دو مولفه میزان بازدهی پروژه را افزایش میدهد. در پروژه های عمرانی نیز صرفهجویی در زمان و هزینه از ضرورتهای اولیه مدیریت پروژه میباشد. امروزه استفاده از سازه های فضاکار به دلیل صرفه در زمان، بیش از پیش مورد توجه قرار گرفته است و با توجه به اینکه این نوع سازه ها توانایی اجرا در دهانه بلند را دارند، دارای کاربرد فراوانی میباشند. بنابراین بهینهسازی وزن در این سازه ها میتواند توجیه پایهگذاری شده که روش TLBO اقتصادی پروژه را بهبود ببخشد. در این مقاله یک روش بهینهسازی فرا ابتکاری بر اساس الگوریتم انجام شده است و این روش روی چندین مسئله TLBO بهبود الگوریتم با استفاده از افزودن عملگر پیوند در فاز معلم الگوریتم بهینهسازی مختلف بنچمارک و یک مسئله واقعی مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج نشان میدهد که این روش نسبت به الگوریتمپایه خود از لحاظ دقت همگرایی و سرعت همگرایی دارای کیفیت بالاتری است. پیادهسازی الگوریتم بهینهسازی بر روی مسئله واقعی نیز نشان میدهد که استفاده از الگوریتمهای فرا ابتکاری میتواند باعث کاهش قابل توجه هزینه های اجرایی سازه های فضاکار شود.

    کلید واژگان: سازه های فضاکار، الگوریتم فرا ابتکاری، بهینه سازی
    Alireza Salehi *

    Space frame structures are made up of a large number of members and nodes that transfer the incoming loads by the internal axial forces. Given that these structures are often used on a large scale; their accurate evaluation is important to achieve the optimal design. In construction projects, saving time and money is one of the basic necessities of project management. So, improving each of these two components increases project efficiency. Today, the use of space structures has become more popular due to time savings. In this paper, we have tried to improve this algorithm. Algorithm improvement is created by adding a crossover operation between the new solution and the best solution in the teacher phase. This work always causes a sudden movement and escape from the local minima for the algorithm. Improved algorithm results show that convergence speed and optimal response quality have improved. the results show the new method decreases the construction cost by more than 13 percent in the case study.

    Keywords: Space Frame Structures, Metaheuristic Algorithm, Sizing Optimization
  • جواد محمد قاسمی، سید اسماعیل نجفی*، محمد فلاح، محمدرضا نباتچیان
    هدف

    این مقاله به مدل سازی یک شبکه زنجیره تامین پایدار صنعت برق تحت عدم قطعیت می پردازد. هدف از ارایه این شبکه زنجیره تامین برآورده سازی تقاضای مشتریان در رابطه با پنل های خورشیدی به منظور تولید انرژی پاک است.

    روش شناسی پژوهش:

     یک مدل برنامه ریزی خطی عدد صحیح مختلط شامل مکان یابی مراکز تولید، انتخاب تامین کننده، تخصیص بهینه جریان و تعیین قیمت بهینه پنل های خورشیدی در شبکه درنظر گرفته شده است. اهداف پایداری مدل شامل بیشینه سازی سود شبکه زنجیره تامین، کمینه سازی میزان انتشار گازهای گلخانه ای و بیشینه سازی قابلیت اطمینان است. به منظور کنترل پارامترهای غیرقطعی مدل نیز روش بهینه سازی استوار امکانی درنظر گرفته شده و از روش های دقیق و فرا ابتکاری برای حل مدل بهره گرفته شده است.

    یافته ها

    نتایج مدل نشان داد با افزایش قابلیت اطمینان در شبکه، میزان ارزش خالص فعلی در شبکه کاهش و میزان انتشار گازهای گلخانه ای در شبکه افزایش یافته است. هم چنین، تحلیل نتایج نشان داد که با افزایش نرخ عدم قطعیت در شبکه، ارزش خالص فعلی و قابلیت اطمینان در شبکه کاهش و میزان انتشار گازهای گلخانه ای افزایش یافته است. درنهایت، نتایج آزمون آماری نیز نشان داد که هیچ گونه اختلاف معناداری بین میانگین های تعداد جواب کارا، بیشترین گسترش و فاصله متریک بین دو الگوریتم وجود نداشته و تنها بین زمان حل دو الگوریتم اختلاف معنادار وجود دارد. نتایج روش های حل ارایه شده نشان از کارایی بالای آن ها در حل مدل شبکه زنجیره تامین پایدار صنعت برق دارند.

    اصالت/ارزش افزوده علمی: 

    در مدل پیشنهادی تصمیمات مهمی از جمله انتخاب تامین کننده، احداث مراکز تولید، تخصیص بهینه جریان محصول و قیمت گذاری پنل خورشیدی اتخاذ گردید. از سوی دیگر، تحلیل های بیشتر بر روی 15 مثال عددی نشان از کارایی بالای دو الگوریتم MOALO و MOWOA نسبت به روش اپسیلون محدودیت بود.

    کلید واژگان: زنجیره تامین صنعت برق، بهینه سازی استوار امکانی، قابلیت اطمینان، پایداری، الگوریتم فرا ابتکاری
    Javad Mohammadghasemi, Seyyed Esmaeil Najafi *, Mohammad Fallah, MohammadReza Nabatchian
    Purpose

    This paper focuses on modeling a sustainable electricity industry supply chain network under uncertainty. The aim of presenting this supply chain network is to meet customer demands for solar panels to generate clean energy.

    Methodology

    A mixed-integer linear programming model, including facility location, supplier selection, optimal flow allocation, and determination of the optimal price of solar panels in the network, is considered. The sustainability objectives of the model include maximizing the profit of the supply chain network, minimizing greenhouse gas emissions, and maximizing reliability. A robust optimization method is also considered to control uncertain parameters, and precise and innovative techniques are used to solve the model.

    Findings

    The results of the model show that with an increase in network reliability, the current net value in the network decreases, and greenhouse gas emissions in the network increase. Additionally, the analysis of the results shows that with an increase in the network's uncertainty rate, the network's current net value and reliability decrease, and greenhouse gas emissions increase. Finally, the statistical test results also show that there was no significant difference between the averages of the number of practical solutions, the maximum spread, and the metric distance between the two algorithms, and only a significant difference exists between the solution times of the two algorithms. The results of the presented solution methods demonstrate their high efficiency in solving the sustainable electricity industry supply chain model.

    Originality/Value:

     In the proposed model, essential decisions such as supplier selection, establishment of production centers, optimal product flow allocation, and pricing of solar panels are made. On the other hand, further analyses of 15 numerical examples show the high efficiency of the MOALO and MOWOA algorithms compared to the epsilon-constraint method.

    Keywords: Electricity industry supply chain, robust optimization, Reliability, Sustainability, Metaheuristic Algorithm
  • Farzaneh Salami, Ali Bozorgi-Amiri *, Reza Tavakkoli-Moghaddam
    Feature selection is the process of picking the most effective feature among a considerable number of features in the dataset. However, choosing the best subset that gives a higher performance in classification is challenging. This study constructed and validated multiple metaheuristic algorithms to optimize Machine Learning (ML) models in diagnosing Alzheimer’s. This study aims to classify Cognitively Normal (CN), Mild Cognitive Impairment (MCI), and Alzheimer’s by selecting the best features. The features include Freesurfer features extracted from Magnetic Resonance Imaging (MRI) images and clinical data. We have used well-known ML algorithms for classifying, and after that, we used multiple metaheuristic methods for feature selection and optimizing the objective function of the classification. We considered the objective function a macro-average F1 score because of the imbalanced data. Our procedure not only reduces the irreverent features but also increases the classification performance. Results showed that metaheuristic algorithms could improve the performance of ML methods in diagnosing Alzheimer’s by 20%. We found that classification performance can be significantly enhanced by using appropriate metaheuristic algorithms. Metaheuristic algorithms can help find the best features for medical classification problems, especially Alzheimer’s.
    Keywords: Metaheuristic Algorithm, Alzheimer’s disease, MRI, Machine Learning, Feature selection, Data mining
  • S. Gholizadeh*, C. Gheyratmand, N. Razavi

    The main objective of this study is to optimize reinforced concrete (RC) frames in the framework of performance-based design using metaheuristics. Three improved and efficient metaheuristics are employed in this work, namely, improved multi-verse (IMV), improved black hole (IBH) and modified newton metaheuristic algorithm (MNMA). These metaheuristic algorithms are applied for performance-based design optimization of 6- and 12-story planar RC frames. The seismic response of the structures is evaluated using pushover analysis during the optimization process. The obtained results show that the IBH outperforms the other algorithms.

    Keywords: Structural optimization, performance-based design, metaheuristic algorithm, reinforced concrete frame
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