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

optimization algorithms

در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • علی جهانبخش، مهدی جهانگیری *

    تکامل سریع فناوری و پیچیدگی روزافزون محیط های آموزشی، رویکردهای نوآورانه ای را برای آموزش زبان ضروری می کند. این مقاله به بررسی تلاقی تکنیک های بهینه سازی در محاسبات نرم و کاربرد آنها در آموزش زبان انگلیسی (ELT) در ایران می پردازد. ضرورت و اهمیت این بازنگری ناشی از چالش هایی است که مربیان در انطباق روش های تدریس سنتی برای برآوردن نیازهای متنوع فراگیران در یک چشم انداز دیجیتالی به سرعت در حال تغییر با آن مواجه هستند. این مطالعه پتانسیل آنها را برای افزایش تجارب یادگیری شخصی، بهبود طراحی برنامه درسی و تسهیل استراتژی های ارزیابی تطبیقی ​​با ترکیب ادبیات موجود در مورد روش های محاسباتی نرم مانند منطق فازی، شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک برجسته می کند. این کار به شکلی نوآورانه این تکنیک های بهینه سازی را در چارچوب های ELT ادغام می کند و مدلی را پیشنهاد می کند که از بینش های داده محور برای تنظیم استراتژی های آموزشی با توجه به پروفایل های فردی یادگیرنده استفاده می کند. یافته های کلیدی نشان می دهد که هنگام استفاده از روش های محاسباتی نرم، پیشرفت های قابل توجهی در تعامل دانش آموزان، میزان حفظ و مهارت زبان وجود دارد. علاوه بر این، نتایج نشان می دهد که چنین رویکردهایی می توانند چالش های زبانی و فرهنگی منحصربه فردی را که زبان آموزان ایرانی با آن مواجه هستند، برطرف کرده و محیط آموزشی فراگیرتر و موثرتری را ایجاد کنند. این مقاله با ارائه شواهدی از مزایای بهینه سازی در محاسبات نرم، به گفتمان جاری در مورد آموزش زبان پیشرفته با فناوری کمک می کند. این امر بر ضرورت پذیرش این روش ها برای متحول کردن آموزش زبان انگلیسی توسط مربیان و سیاست گذاران در ایران تاکید می کند و در نهایت زبان آموزان را به مهارت های لازم برای پیشرفت در دنیایی به هم پیوسته مجهز می کند.

    کلید واژگان: محاسبات نرم، آموزش زبان انگلیسی (ELT)، الگوریتم های بهینه سازی، ارزیابی یادگیری گرا (LOA).
    Ali Jahanbakhsh, Mehdi Jahangiri *

    The rapid evolution of technology and the increasing complexity of educational environments necessitate innovative approaches to language instruction. This paper explores the intersection of optimization techniques in soft computing and their application to English language teaching (ELT) in Iran. The necessity and importance of this review stem from the challenges faced by educators in adapting traditional teaching methodologies to meet the diverse needs of learners in a rapidly changing digital landscape. This study highlights their potential to enhance personalized learning experiences, improve curriculum design, and facilitate adaptive assessment strategies by synthesising existing literature on soft computing methods such as fuzzy logic, neural networks, and genetic algorithms. The work innovatively integrates these optimization techniques into ELT frameworks, proposing a model that leverages data-driven insights to tailor instructional strategies according to individual learner profiles. Key findings reveal significant improvements in student engagement, retention rates, and language proficiency when soft computing methods are employed. Moreover, the results indicate that such approaches can address the unique linguistic and cultural challenges faced by Iranian learners, fostering a more inclusive and effective educational environment. This paper contributes to the ongoing discourse on technology-enhanced language education by providing evidence of the benefits of optimization in soft computing. It underscores the imperative for educators and policymakers in Iran to embrace these methodologies to transform ELT, ultimately equipping learners with the skills necessary to thrive in an interconnected world.

    Keywords: Soft Computing, English Language Teaching (ELT), Optimization Algorithms, Learning-Oriented Assessment (LOA)
  • فرناز حسینی*، حامد سپهرزاده، معصومه خیری
    یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشینی است که به طور وسیع در زمینه هوش مصنوعی، مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین بکار می رود. قطعه بندی تصویر به عنوان زیر مجموعه ای از بینایی ماشین، یکی از رایج ترین مراحل پردازش تصویر دیجیتال است، که یک تصویر دیجیتال را به قطعات مختلف تقسیم می کند. در این پژوهش یک روش نوین مبتنی بر یادگیری عمیق برای قطعه بندی تصاویر ارائه شده است. برای بهینه سازی مدل پیشنهادی الگوریتم "انطباق پیش رو"به عنوان یک الگوریتم بهینه سازی جدید معرفی و مورد استفاده قرار گرفت. در الگوریتم های بهینه سازی پیشین مهم ترین عامل کاهش دقت، استخراج ویژگی های سطح پایین تصاویر و عدم کاهش فاصله معنایی میان ادراک انسان و این ویژگی هاست. در این مطالعه با کمک یادگیری عمیق، استخراج سلسله مراتبی و عمیق ویژگی از تصاویر انجام شد. الگوریتم بهینه سازی "انطباق پیش رو"، که در آن از یک مدل عمیق مبتنی بر شبکه عصبی همگشتی استفاده شده، ویژگی های سطح بالاتری را استخراج کرده و به دقت مطلوبی دست یافته است. با بکارگیری تکنیک Nestrov در محاسبه گرادیان توسط الگوریتم پیشنهادی بهترین نتیجه یعنی دقت 1/91 برای معیار شباهت دایس بدست آمد. برتری دیگر این الگوریتم نسبت به سایر روش ها، استفاده از محاسبات غیر پیچیده است. مقایسه الگوریتم بهینه سازی پیشنهادی با سایر روش های معمول بکار رفته، نشان دهنده بهبود عملکرد این شبکه بر روی مجموعه داده های نسبتا بزرگ است. همچنین عملکرد دقیق تر این شبکه، در نتیجه ی استخراج سلسله مراتبی و عمیق آن، نسبت به روش های دیگر است.
    کلید واژگان: یادگیری عمیق، بهینه سازی، الگوریتم های بهینه سازی، مدل های عمیق، الگوریتم انطباق پیش رو
    Farnaz Hoseini *, Hamed Sepehrzadeh, Masume Kheyri
    Deep learning is a subset of machine learning that is widely used in the field of artificial intelligence such as natural language processing and machine vision. As a subset of machine vision, image segmentation is one of the most common steps in digital image processing, which divides a digital image into different segments. In this research, a new method based on deep learning for image segmentation was presented. The "Adaption Ahead" algorithm was introduced and used as a new optimization algorithm to optimize the proposed model. In previous optimization algorithms, the most important factor in reducing accuracy was extracting low-level features of images and not reducing the semantic distance between human perception and features. In this study, hierarchical and deep feature extraction from images was carried out with the help of deep learning. The "Adaption Ahead" optimization algorithm, in which a deep model based on a convolutional neural network is used, extracted higher-level features and achieved optimal accuracy. By using the Nestrov technique in calculating the gradient by the proposed algorithm, the best result, i.e. 91.1 accuracy, was obtained for the Dice similarity measure. Another advantage of this algorithm over other methods was using uncomplicated calculations. The comparison of the proposed optimization algorithm with other commonly used methods demonstrated the improvement in the performance of this network on relatively large data sets. Furthermore, the more accurate performance of this network, as a result of its hierarchical and deep extraction, was compared to other methods.
    Keywords: Deep Learning, Optimization, Optimization Algorithms, Deep Models, Adaption Ahead Algorithm
  • V.R. Mahdavi, A. Kaveh*

    In order to evaluate the damage state, value, and position of structural members more accurately, a multi-objective optimization (MO) method is utilized that is based on changes in natural frequency. The multi-objective optimization dynamic-based damage detection method is first introduced. Two objective functions for optimization are then introduced in terms of changing the natural frequencies and mode shapes. The multi-objective optimization problem (MOP) is formulated by using the two objective functions. Three considered MO algorithms consist of Colliding Bodies Optimization (MOCBO), Particle Swarm Optimization (MOPSO), and non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) to achieve the best structural damage detection. The proposed methods are then applied to three planar steel frame structures. Compared to the traditional optimization methods utilizing the single-objective optimization (SO) algorithms, the presented methods provide superior results.

    Keywords: Damage Detection, Natural Frequency, Optimization Algorithms, Multi-Objective Optimizations, Frame Structures
  • Elham Ghanbari Adivi*

    Developing vegetation cover is one of the practical solutions to alleviate the sediment transfer rate. Predicting the sediment transfer rate in the presence of cover vegetation is a complicated necessary issue for designers due to the complex interaction between sediments and cover vegetation. This study intends to predict the sediment transfer rate (STR) by employing soft computing models based on an experimental study. The primary innovations in this study were the introduction of new and optimized versions of the group method of data handling (GMDH) for predicting sediment transport rate, the use of a new inclusive multiple model for predicting sediment transport rate, and the investigation of the effects of various parameters on the sediment transport rate, such as vegetation cover density. This study used an inclusive multiple model (IMM) as an ensemble model to predict sediment transport in the presence of cover vegetation. Initially, the sediment transport rate was predicted using the individual GMDH models. These outputs were then used to create the final outputs by inserting them into the GMDH model as an ensemble model at the next level. The Honey Badger algorithm (HBA), the rat swarm optimization algorithm (RSOA), the sine cosine algorithm (SCA), and the particle swarm optimization algorithm (PSOA) were used to train the GMDH model. The diameter of the sediments, the diameter of the stems, the density of vegetation cover, the wave height, the wave velocity, the cover height, and the wave force were used as inputs to the models. The IMM's mean absolute error (MAE) was 0.145 m3/s, while the MAEs for GMDH-HBA, GMDH-RSOA, GMDH-SCA, GMDH-PSOA, and GMDH in the testing level were 0.176 m3/s, 0.312 m3/s, 0.367 m3/s, 0.498 m3/s, and 0.612 m3/s, respectively. The Nash–Sutcliffe coefficient (NSE) of IMM, GMDH-HBA, GMDH-RSOA, GMDH-SCA, GMDH-PSOA, and GHMDH were 0.95 0.93, 0.89, 0.86, 0.82, and 0.76, respectively. Additionally, this study demonstrated that vegetation cover decreased sediment transport rate by 90%. The overall results indicated that the IMM and GMDH-HBA models could accurately predict sediment transport rates.

    Keywords: Sediment Transport Rate, Coastal Regions, Forest Cover, Group Method Of Data Handling, Optimization Algorithms
  • S. Mohammadali Zanjani *, Ghazanfar Shahgholian, _ Arman Fathollahi, Sayed Mohammed Hosain Zanjani

    Electromechanical oscillations in power systems usually exist due to incompatible conditions and disturbances in the network. Meta-heuristics using search strategy are used to find near-optimal solutions. Typically, the implementation of this approach involves the utilization of a fitness function to assess the candidate solutions. In nature-inspired metaheuristics optimization algorithms, an analogy from nature is used to generate approximate solutions for practical optimization problems. This work presents a comprehensive investigation into various nature-inspired optimization algorithms, including ant colony optimization, genetic algorithm, and bat algorithm. The primary focus of this paper is to explore their efficacy in the coordinated design of Power System Stabilizers (PSS) and Flexible Alternating Current Transmission Systems (FACTS). The objective of this coordinated design is to improve energy system stability and mitigate power system oscillations. Finally, new directions are provided to researchers who work in the field of applications of nature-inspired optimization algorithms and coordination configuration of PSS and FACTS regulators.

    Keywords: Renewable Energy, Power System Stabilizer, Optimization Algorithms, flexible alternating current transmission system
  • Nikita Gupta *, Mahajan Bhaskar, Sanjay Kumar, Dhafer Almakhles, Tarun Panwar, Abhinav Banyal, Aanandita Sharma, Akanksha Nadda
    The sun serves as the primary energy source, providing our planet with the essential energy for sustaining life. To efficiently harness this energy, photovoltaic cells, commonly known as PV cells, are employed. These cells convert the solar energy they receive into electrical energy. The operational point of the solar cell, delivering maximum output power, is referred to as the maximum power point (MPP). However, as light availability and temperature fluctuate throughout the day, the MPP also varies accordingly. To maintain constant operation at the MPP, Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms are employed to trace the MPP during module operation. These algorithms can be categorized into four groups: classical, intelligent, optimization, and hybrid, based on the tracking algorithm utilized. Each MPPT algorithm, existing in these categories, comes with its own set of advantages and limitations. This paper extensively reviews fifteen algorithms categorized under different groups. The review concludes with a comparative analysis of these algorithms, considering various parameters such as cost, complexity, tracking accuracy, and sensed parameters in a succinct manner. The paper focuses on elucidating the necessity of MPPT algorithms, their classification as per existing literature, and a comparative assessment of the studied MPPT algorithms. This comprehensive review aims to address advancements in this field, paving the way for further research.
    Keywords: algorithms, Maximum power point tracking, Optimization Algorithms, Photovoltaic, Power
  • Mahdi Zavar, Niki Manouchehri, Alireza Safa *

    In this article, solving and optimizing the problem of forward and inverse kinematics of SCARA is studied. This robot belongs to series robots and it has four degrees of freedom. First, we specify the coordinate axes for each joint and use it to extract the Danavit-Hartenberg parameters. Next, we examineforward kinematics of the robot and obtain the rotation matrices and the homogeneous transformation matrix and calculate the forward kinematics of the robot. Next, the method of solving the inverse kinematics problem of the robot is studied using different algorithms, including Cultural Algorithm, Genetic-Hybrid Algorithm, Gray Wolf Optimization, Firefly Algorithm, Ant Colony Optimization and Particle Swarm Optimization.Them, we optimize the inverse kinematics of the robot using these algorithms in two ways: fixed point and circular path. In the end, the effectiveness of the proposed approaches for solving the inverse kinematics problem of the SCARA robot is evaluated with multiple simulations.

    Keywords: SCARA, Forward kinematics, Inverse kinematics, Optimization algorithms, Robotarms
  • Saeed Yaghoubi *, Mohammad Shishehsaz, Kiamehr Rouzbakhshzadeh
    Joints are considered the weakest part of an engineering structure and failure usually occurs in this region, firstly. One of the main factors in the rupture of adhesive joints is the normal stresses between the layers created by the presence of an out-of-center load and bending moment. The present research work has focused on the influence of parameters including the adhesive zone length, adhesive and adherend layer thickness on reducing the amount of normal interlayer stress in a single-lap adhesive joint. Optimization of parameters have been done using BA and PSO optimization algorithm. The distribution of normal and shear stresses are based on two-dimensional elasticity theory that includes the complete stress-strain and strain-displacement relations for the adhesive and adherends. The results obtained from current research revealed that by optimization of mentioned parameters, the value of peeling stress is significantly reduced. Although increasing in Young’s modulus of adhesive layer leads to an increase in normal stress of the joint, it creates a more uniform stress distribution at the edges. The outcomes also revealed that increasing the length of the joint zone and the thickness of adherends can improve the interlayer normal stress in the adhesive joint.
    Keywords: Adherend, Adhesive, Adhesive Joint, Interlayer Normal Stress, Optimization Algorithms
  • محمدامین دره شوری، مهران یزدی*

    زمین لغزش یک پدیده ی زمین شناسی است که در دامنه های ناپایدار مناطق کوهستانی رخ داده و در برخی از موارد خسارات جانی و اقتصادی بسیار شدیدی ایجاد می کند. با استفاده از پهنه بندی مناطق مستعد به وقوع زمین لغزش، می توان از خسارات احتمالی در آینده جلوگیری نمود. بدین منظور، نقشه ی حساسیت زمین لغزش با استفاده از دو روش یادگیری ماشین ANFIS و SVR و ترکیب آن ها با الگوریتم های فراابتکاری PSO و GWO تولید می شوند. فاکتورهای موثر انتخاب شده شامل چهارده فاکتور ارتفاع، شیب، جهت شیب، انحنای طولی و عرضی شیب، کاربری اراضی، لیتولوژی، بارندگی، فاصله از جاده، فاصله از رودخانه، فاصله از گسل، تراکم جاده، تراکم رودخانه و تراکم گسل می باشد. نقشه ی زمین لغزش های رخ داده شامل 253 نقطه تهیه شده و از بین نقاط لغزشی 70% برای مدل سازی و 30% باقی مانده نیز برای صحت سنجی در نظر گرفته می شوند. سپس، نقشه های مربوط به هر پارامتر تهیه  شده و پس از آماده سازی پایگاه داده، مدل های ترکیبی ANFIS-PSO، ANFIS-GWO، SVR-PSO و SVR-GWO پیاده سازی می شوند. سپس، شاخص حساسیت زمین لغزش برای هر مدل برآورد می شود که در طی فرآیند مدل سازی با استفاده از شاخص آماری RMSE عملکرد هر روش ارزیابی می گردد. در گام آخر، با استفاده از نرم افزار ArcMap 10.5 نقشه های حساسیت زمین لغزش برای هر مدل تولید شده و سپس با استفاده از منحنی ROC دقت هر نقشه تخمین زده می شود. نتایج حاصل از نمودار ROC برای مدل های ANFIS-PSO، ANFIS-GWO، SVR-PSO و SVR-GWO به ترتیب 89.4، 85.7 ، 88.1 ، 88.7 بدست آمد.

    کلید واژگان: یادگیری ماشین با نظارت، زمین لغزش، الگوریتم های بهینه سازی، GIS
    M. A. Darehshuri, M. Yazdi*

    Landslide is a geological phenomenon that occurs in the unstable slopes of mountainous areas and in some cases causes very severe human and economic losses.  Research shows that by using the classification of landslide prone areas, possible future damage can be prevented.  The purpose of this study is to produce a landslide sensitivity map for Ardabil province using two machine learning methods ANFIS and SVM and combining them with PSO and GWO metaheuristic algorithms.  For this purpose, first a landslide map of 253 points was prepared.  Among the slip points, 70% were considered for Training and the remaining 30% were used for validation.  Continuing and according to previous studies and available data, fourteen effective factors including height, slope, slope direction,profile curvature and plan curvature of the slope, land use, lithology, rainfall, distance from the road, distance from the river, distance from the fault, road density , river density and fault density were selected.  After preparing the database using MATLAB software, the combined models SVR - PSO , SVR - GWO , ANFIS - GWO and ANFIS - PSO were implemented and then the landslide sensitivity index was obtained for each model.  During the modeling process, the performance of each method was evaluated using the RMSE statistical index.  Finally, landslide sensitivity maps were generated for each model using ArcMap 10.5 software and then the accuracy of each map was estimated using the ROC curve.  The results show that the ANFIS - psd model is more efficient than the other three models. The results of ROC curve obtained by applying ANFIS - PSO  , ANFIS - GWO , SVR - PSO , SVR - GWO were 89.4, 85.7, 88.1, 88.7,respectively.

    Keywords: Machine Learning, Supervise Learning, Landslide, Optimization Algorithms, GIS
  • Reza Tarighi *, M.H. Kazemi, MohammadHosein Khalesi

    In this paper, a new approach to the use of genetic algorithms and the predictive control method, for goal tracking is presented. A hypothetical rocket is modelled for the analyses. Rocket guidance algorithm is developed to achieve a desired mission goal according to some performance criteria and the imposed constraints. Given that goals can be fixed or moving, we have focused and expanded on this issue in this study and also the dynamic modelling of flying objects with six-degrees-of-freedom (DOF) is used to make the design more similar to the actual model. The predictive control method is used to predict the next step of rocket and aim movement. At each step of the problem, the rocket distance to the aim is obtained, and a trajectory is predicted to move the rocket towards the purpose. The objective function of this problem, in addition to the distance from the rocket position to the target, are also parameters of the dynamic model of the rocket. Therefore, these parameters are optimized at each step of the problem solving. Ultimately, the rocket strikes the intended aim by following this optimal path. Finally, for the validation of the model, numerical results are obtained for both Genetic Algorithms (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO). Simulation results demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed optimization technique.

    Keywords: Genetic Algorithm, optimal path design, Optimization Algorithms, Particle swarm Algorithm, Predictive control
  • Zeinab Kalantari, Marzieh Gerami, Mohammad eshghi

    Reversible logic has been emerged as a promising computing paradigm to design low power circuits in recent years. The synthesis of reversible circuits is very different from that of non-reversible circuits. Many researchers are studying methods for synthesizing reversible combinational logic. Some automated reversible logic synthesis methods use optimization algorithms Optimization algorithms are used in some automated reversible logic synthesis techniques. In these methods, the process of finding a circuit for a given function is a very time-consuming task, so it’s better to design a processor which speeds up the process of synthesis. Application specific instruction set processors (ASIP) can benefit the advantages of both custom ASIC chips and general DSP chips. In this paper, a new architecture for automatic reversible logic synthesis based on an Application Specific Instruction set Processors is presented. The essential purpose of the design was to provide the programmability with the specific necessary instructions for automated synthesis reversible. Our proposed processor that we referred to as ARASP is a 16-bit processor with a total of 47 instructions, which some specific instruction has been set for automated synthesis reversible circuits. ARASP is specialized for automated synthesis of reversible circuits using Genetic optimization algorithms. All major components of the design are comprehensively discussed within the processor core. The set of instructions is provided in the Register Transform Language completely. Afterward, the VHDL code is used to test the proposed architecture.

    Keywords: Reversible logic, Optimization Algorithms, Application Specific Instruction Set Processors, ASIP, RTL
  • Abdollah Arasteh *
    For a production business, the measurement of safety inventory to be maintained during each step of a supply chain is a key concern and requires providing the clients an irregular state of management. The stock held should be small to reduce holding costs and capacity while maintaining the capacity to service customers in time to satisfy much, if not all, the demand. This paper discusses this issue by using a deterministic time structure and provides a measure of the security position of stock in supply chains for the overall network. First, prove that the overall problem is NP-hard. Then set up a couple of parameters that characterize an optimal overall network structure. To take care of these problems, a polynomial approximation is considered. An arrangement of computational tests to survey the execution of the general-network calculation and to decide how to set different parameters for the calculation is selected. In addition to the general network case, the two-layer network issues are considered. Also, a nonlinear model for determining the level of safety stock in different components of the supply chain to minimize the related safety stock costs is developed.
    Keywords: Supply chains, Network problems, Safety stock, Optimization Algorithms
  • Mohsen Hajabdollahi, Mohammad Shafiey Dehaj *, Hassan Hajabdollahi

    In this study, five different heat exchangers (HE) including, plate-fin (PFHE), fin tube (FTHE), rotary regenerator (RR), shell and tube (STHE) and gasket plate (GPHE) are optimized using four different algorithms including the binary genetic algorithm (BGA), real parameter genetic algorithm (RGA), particle swarm optimization (PSO) algorithm and the differential evolution (DE) algorithm. Verified codes are used for all heat exchangers and total annual cost (TAC) is considered as the objective function and heat exchanger configuration parameters are chosen as design parameters in all studied exchangers. RGA has the lowest insensitivity to the algorithm input parameters, or lowest relative standard deviation (RSD), for all studied heat exchangers. The best TAC in the GPHE, FTHE, PFHE, RR, STHE can be achieved in the points <C1, C2> = (0,0.6), (0, 1.95), (0, 1.5), (0, 2.1), (0, 1.65) and < , > = (2.4,2.4), (1, 2.4), (3.25, 3.75), (3.15, 3), (2.6, 2.8) where  the lowest run- time and RSD are our basic requirements, respectively. The results also reveal that DE has the worst result in the case of RSD and GA has the worst result in the case of run-time. Finally, RGA is recommended for the optimization of different types of heat exchangers.

    Keywords: Different Types of Heat Exchangers, Optimization Algorithms, Objective Function, AlgorithmOperating Parameters
  • Mohammad Hassanzadeh, Farshid Keynia *
    Metaheuristic algorithms are typically population-based random search techniques. The general framework of a metaheuristic algorithm consisting of its main parts. The sections of a metaheuristic algorithm include setting algorithm parameters, population initialization, global search section, local search section, and checking the stopping conditions in a metaheuristic algorithm. In the parameters setting section, the user can monitor the performance of the metaheuristic algorithm and improve its performance according to the problem under consideration. In this study, an overview of the concepts, classifications, and different methods of population initialization in metaheuristic algorithms discussed in recent literature will be provided. Population initialization is a basic and common step between all metaheuristic algorithms. Therefore, in this study, an attempt has been made that the performance, methods, mechanisms, and categories of population initialization in metaheuristic algorithms. Also, the relationship between population initialization and other important parameters in performance and efficiency of metaheuristic algorithms such as search space size, population size, the maximum number of iteration, etc., which are mentioned and considered in the literature, are collected and presented in a regular format.
    Keywords: Classification, Clustering, metaheuristic algorithms, Optimization Algorithms
  • عباس رحمتی، سید مجتبی واردی کولایی*، حبیب احمدی، محمدحسین احمدی

    موتور استرلینگ به دلیل برخی مزایا از جمله سروصدای کم، احتراق خارجی بودن و توانایی استفاده از انرژی خورشیدی و دیگر انرژی های نوین، توجه پژوهشگران را در سال های اخیر به خود جلب نموده است. همچنین این موتورها در کاربردهایی با اختلاف دمای کم و یا زیاد قابل استفاده هستند. بدیهی است نوع سیلندرهای مورد استفاده، نحوه چیدمان آن ها و مکانیزم منتقل کننده حرکت می تواند بر روی عملکرد این موتور تاثیرگذار باشد. از سویی مهندسان و طراحان همواره به دنبال افزایش راندمان و کارایی در سیستم های مکانیکی هستند که در موتورها می تواند منجر به افزایش کار و یا توان خروجی موتور شود. در این مطالعه، در ابتدا به تحلیل ابعادی انواع مختلف موتور استرلینگ پرداخته می شود. سپس با تعریف پارامترهای هندسی موتور به عنوان متغیرهای طراحی، کار خروجی موتور با استفاده از روش های بهینه سازی بیشینه خواهد شد. همچنین، برای جلوگیری از افزایش ابعاد موتور و فضای اشغالی آن، از روابط قیدی در مساله استفاده خواهد شد. بهینه سازی سینماتیکی بر روی چهار نوع مختلف از موتور استرلینگ اعمال می شود. برای حل مساله از سه روش بهینه سازی الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ازدحام ذرات و الگوریتم رقابت استعماری استفاده شده است. نتایج بهینه سازی سینماتیکی نشان می دهد کار خروجی موتور با ابعاد بهینه، حدودا 45/1 تا 59/4 برابر شده است.

    کلید واژگان: موتور استرلینگ، سینماتیک، ترمودینامیک، روش های بهینه سازی، کار خروجی
    Abbas Rahmati, Seyed Mojtaba Varedi Kulaee *, Habib Ahmadi, Mohmmadhossein Ahmadi

    The Stirling engine has attracted researchers' attention in recent years due to some advantages such as low noise, external combustion, and the ability to use solar and other new energy sources. Moreover, these engines can also be used in applications with a low or high-temperature difference. The type of cylinders, their arrangement, and the transmission mechanism can affect this engine's performance. On the other hand, engineers and designers are always looking to increase the efficiency and effectiveness of mechanical systems, which in engines can lead to increasing the engine's work or power. In the current study, firstly, the dimensional analysis of different types of Stirling engines is done. Then, by defining the engine's geometric parameters as the design variables, the engine's output work will be maximized using optimization algorithms. Also, in order to prevent the increase of the dimensions of the engine and its occupied space, a new constraint in the problem will be used. Kinematic optimization is applied to four different types of Stirling engines. Three algorithms, namely GA, PSO, and ICA, have been used to solve the optimization problem. The results of kinematic optimization show that the output work of the engine with optimal dimensions has increased approximately 1.45 to 4.59 times.

    Keywords: Stirling Engine, Kinematic, Thermodynamic, Optimization Algorithms, Output Work
  • ساسان عشقی*، محمد مهدی مداح، علیرضا گرکانی نژاد

    برآورد پارامترهای تقاضای مهندسی مبتنی بر جابجایی در فرایند ارزیابی فروریزش لرزه ای سازه ها از اهمیت بالایی برخوردار است. در این پژوهش، یک روش پوش اور مودال به منظور برآورد این پارامترها توسعه داده می شود. در روش پیشنهادی، ابتدا یک معیار فروریزش برای تعیین سطح آستانه فروریزش در تحلیل های پوش اور پیشنهاد می گردد. این معیار براساس منحنی ظرفیت طبقات ارایه شده و تنها به مشخصات سازه وابسته است. سپس به منظور تعیین پارامترهای پاسخ مبتنی بر جابجایی در سطح آستانه فروریزش سازه، یک روش ترکیب پاسخ های مودال ارایه می شود. در این روش، پاسخ های حاصل از تحلیل پوش اور مودال با ضرایب حاصل از بهینه سازی به صورت جبری ترکیب می گردند. دو روش بهینه سازی برخورد اجسام و بهینه سازی ازدحام ذرات به منظور استخراج این ضرایب مورد استفاده قرار می گیرند. بهینه سازی بر اساس نتایج تحلیل دینامیکی افزایشی سه قاب خمشی فولادی 5، 8 و 11 طبقه انجام شده است. دو قاب 9 و 12 طبقه نیز به منظور ارزیابی روش پیشنهادی مورد استفاده قرار گرفته اند. نتایج تحلیل های صورت گرفته نشان میدهد، روش پوش اور پیشنهادی پروفیل دریفت و جابجایی طبقات در آستانه فروریزش سازه را با دقت بسیار خوبی تخمین می زند. این روش بسیار کاربردی بوده و برای عموم مهندسین قابل استفاده می باشد.

    کلید واژگان: تحلیل پوش اور مودال، الگوریتم های بهینه سازی، روشهای ترکیب پاسخ های مودال، معیار آستانه فروریزش، قاب خمشی فولادی میان مرتبه
    Sassan Eshghi *, MohammadMahdi Maddah, Alireza Garakaninezhad

    In this paper, a new nonlinear static (pushover) analysis method is presented to evaluate the displacement-based demands of steel moment resisting frames (MRFs) at the collapse prevention performance level. In this method, the modal pushover responses are integrated using modal combination coefficients, which are calculated from optimization procedures. Two metaheuristic algorithms, including particle swarm optimization and colliding bodies optimization, are utilized in for this purpose. In the proposed procedure, the collapse prevention performance level is obtained by a new suggested criterion, which is based on the onset of severe local damages at the structure. This criterion corresponds to occur backward shape in the story capacity curves. The modal combination coefficients are obtained from incremental dynamic analysis (IDA) results of 5, 9, and 11 story steel moment resisting frames. The optimized modal pushover (OMPA) method is applied to two 9 and 12 story steel MRF buildings. The results show that the proposed method is easy to implement and is accurate enough to evaluate the displacement-based responses at the CP performance level.

    Keywords: Modal pushover analysis, Modal combination rules, Optimization algorithms, Collapse criteria, Steel moment-resisting frames
  • هادی شهرکی*، اکبر زارع چاوشی
    یکی از مهم ترین اجزای سامانه های جستجوگر و ردیاب مادون قرمز، بخش پردازش تصویر است که وظیفه آن آشکارسازی اهداف مدنظر در تصاویر مادون قرمز است. در این مقاله یک روش جدید آشکارسازی اهداف کوچک در تصاویر مادون قرمز ارایه شده است. در روش پیشنهادی، از الگوریتم های بهینه سازی ابتکاری برای یافتن اهداف کوچک در تصاویر مادون قرمز استفاده می شود. ویژگی منحصربه فرد این روش، یافتن اهداف کوچک با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی و بدون دخالت سایر روش های آشکارسازی اهداف است. به این منظور، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات به عنوان یکی از بهترین الگوریتم های بهینه سازی ابتکاری استفاده شده است.عملکرد الگوریتم پیشنهادی با استفاده از تصاویر مادون قرمز واقعی و شبیه سازی شده ارزیابی شده است. این تصاویر شامل انواع منابع خطا همچون پس زمینه ابری پیچیده، پس زمینه آسمان دریا و لبه های با شدت روشنایی زیاد است. نتایج به دست آمده از عملکرد روش پیشنهادی در یافتن اهداف کوچک و مدت زمان اجرای آن با چهار روش متداول مقایسه شده اند که نشان دهنده کارایی مناسب روش پیشنهادی است.
    کلید واژگان: آشکارسازی اهداف کوچک، الگوریتم های بهینه سازی، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات، سامانه جستجوگر و ردیاب مادون قرمز، هوش مصنوعی
    Hadi Shahraki *, Akbar Zare Chavoshi
    One of the most important parts of infrared search and tracking systems is image processing, which detects the targets in infrared images. In this paper, a new infrared small target detection algorithm is proposed. The proposed method uses heuristic optimization algorithms to find small targets in infrared images. In this way, the particle swarm optimization algorithm is used as one of the best heuristic optimization algorithms. The performance of the proposed algorithm is evaluated using real and simulated infrared images. These images include a variety of false response sources like high-intensity edges, cloudy background, complex sea-sky background, and a target close to high-intensity background clutter. The experimental results are compared with the four common methods of infrared small target detection. The experimental results show the effectiveness and performance of the proposed algorithm. Also, the runtime of the proposed method is comparable to other commonly used methods, and this makes it usable in real-time programs.
    Keywords: artificial intelligence, Infrared Search, Track System, Optimization algorithms, particle swarm optimization algorithm, Small target detection
  • زینب قاسم پور، سعید بهزادی*

    جهت رفتارسنجی ترافیک در کلانشهرها، علاوه بر نیاز به داده های ترافیکی به روز و حجیم، نیاز به ارایه و استفاده از روش هایی برای تحلیل رفتار ترافیک جهت پیش بینی آن است. موضوع پیش بینی ترافیک، از این جهت مورد توجه است که می توان با رسیدن به این هدف، حمل و نقل را رونق بخشید و از بار اقتصادی که هر ساله بر جوامع مختلف وارد می شود، کم کرد. به همین دلیل، باید به دنبال راه حل هایی برای پیش بینی ترافیک بود. در این میان، استفاده از علمی به نام شبکه های عصبی می تواند بسیار کابردی باشد. در این پژوهش، ابتدا سامانه ای طراحی شد تا بتواند داده های ترافیکی مورد نیاز پژوهش را جمع آوری کند. موضوع دستیابی به داده های ترافیکی همواره معضلی بوده است که تمامی دغدغه مندان این حوزه با آن مواجه بوده اند. از این رو در پژوهش حاضر ابتدا با طراحی یک سامانه جهت جمع آوری داده های ترافیکی به رفع معضل مورد نظر پرداخته شد. در مرحله ی بعد، داده های ترافیکی جمع آوری شده فراخوانی می گردد و با استفاده از اعمالی که برای استاندارد سازی و نرمالیزه سازی آن انجام شد، میزان خطا با استفاده از داده های تست و آموزشی محاسبه گردید. در این مرحله، میزان خطا با مطلوبیت 72 درصد به دست آمد. در مرحله ی بعدی، تحلیل داده های ترافیکی با استفاده از ترکیب شبکه عصبی پایه و موجک انجام شد و میزان خطا محاسبه شد. نتایج نشان میدهد که محاسبات با استفاده از تبدیلات موجک دقیق تر است ولی به دلیل تعداد ورودی های کمتر، مقادیر خطا با استفاده از داده های تست و آموزشی، 28 درصد محاسبه گردید. به عبارت دیگر میزان مطلوبیت حدود 72 درصد به دست آمد. در مرحله ی آخر هم داده های ترافیکی جمع آوری شده با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی، بهینه شدند و بهترین نقطه با کمترین خطای ممکن برای هر الگوریتم بهینه سازی، محاسبه گردید.

    کلید واژگان: پیش بینی رفتار ترافیک، شبکه ی عصبی، تبدیل موجک، الگوریتم های بهینه سازی
    Z. Ghasempoor, S. Behzadi*

    It is a fact that people are often looking for a way that combines the parameters of shortness, low cost, and low energy consumption. Hence traffic is one of the most influential factors in choosing the route to reach the destination. It can be said that people often prefer along with low traffic than a short one with heavy traffic. Therefore, it is clear that the main criterion for choosing a route is the traffic situation in the relevant route. Traffic has become a major social problem in all societies today. Understanding the causes of traffic and its aggravation parameters can reduce traffic problems. Meanwhile, the issue of traffic forecasting has become a goal among different nations. Since traffic can be predicted, it is possible to avoid wasting energy and time, which has become a crisis in metropolises today. But predicting traffic conditions and behavior, especially in large cities, requires management, planning, and using technologies such as GIS. In recent years, the urban transportation network has become more complex in modern societies. The reason for this is the creation of different infrastructures with the motivation of creating more convenience for the movement of citizens. The high complexity, multi-layered nature, and multi-structured nature of the urban, transportation network do not make it easy for citizens to move, and these factors may even confuse citizens more than just moving from one place to another. There is a direct link between transportation and traffic. So far, urban plans have been made to improve the traffic situation. The variability of the parameters affecting the traffic situation and its direct impact on the traffic problem has always been a big problem for different communities. Therefore, these parameters should be identified and the role of each of them on the traffic situation should be measured. Then it is possible to improve the traffic situation. To achieve this issue, the role of Geographic Information System (GIS) to solve problems that have a specific spatial and temporal dimension (such as traffic) should not be overlooked. This highlights the need for the present research to collect traffic data. If the goal of the research is achieved, it will save time, money, and energy at least. To measure traffic behavior in metropolitan areas and to achieve up-to-date traffic data, there is a need to provide and use methods to analyze traffic behavior. By achieving this goal, transportation can be prospered and the economic burden can be reduced on different communities every year. For this reason, solutions for traffic forecasting should be sought. In the meantime, the use of science called neural networks can be very practical. In this research, first, a system was designed to collect the traffic data required for the research. The issue of access to traffic data has always been a problem, which is concerned in this area. Therefore, in the present study, first, by designing a system for collecting traffic data, the desired problem was solved. In the next step, the collected traffic data is called and normalized. Then the error rate was calculated using test and training data. At this stage, the error rate was 72%. In the next step, traffic data analysis was performed using a combination of baseline and wavelet neural network, and the error rate was then calculated. The results show that using wavelet transforms is more accurate, but the error values ​​were calculated using test and training data, 28% due to the smaller number of inputs. In other words, the desirability rate was about 72%. Finally, the collected traffic data were optimized using optimization algorithms and the best point was calculated with the least possible error for each optimization algorithm.

    Keywords: Predicting Traffic Behavior, Neural Network, Wave Conversion, Optimization Algorithms
  • سمانه کارخیران، عبدالرضا کبیری سامانی*، مریم ذکری

    در پژوهش حاضر به بررسی عمق آب شستگی در شرایط جریان دایمی و غیردایمی و بستر مسلح و غیرمسلح با استفاده از سیستم عصبی فازی تطبیقی (آنفیس) و الگوریتم های بهینه سازی پرداخته شده است. مدل سازی ها به دو دسته ی برآورد عمق آب شستگی در جریان دایمی با استفاده از داده های صحرایی پل های مناطق مختلف آمریکا و برآورد عمق آب شستگی در جریان غیردایمی و شرایط بستر مسلح و غیرمسلح با استفاده از سه مجموعه داده ی آزمایشگاهی تقسیم می شود. در پژوهش حاضر، به منظور بهبود مدل سازی ها پس از مدل سازی با کل مجموعه ی داده ها، داده های پرت حذف شده اند، سپس در مدل سازی های آب شستگی در جریان غیردایمی که تعداد پارامترهای ورودی زیاد است، با استفاده از روش های کاهش ابعاد، تعداد پارامترها کاهش یافته و سپس به منظور بهینه سازی آموزش مدل ها از الگوریتم های ژنتیک و ازدحام ذرات استفاده شده است. نتایج مدل سازی ها در جریان دایمی حاکی از آن است که مدل آنفیس در مقایسه با روابط تجربی، نتایج دقیق تری ارایه می دهد. در مدل سازی ها جریان غیردایمی نیز نتایج حاکی از عملکرد مناسب تر مدل عصبی فازی تطبیقی در مقایسه با روابط تجربی است. همچنین حذف داده های پرت و کاهش تعداد پارامترها باعث بهبود نتایج آنفیس شده و در بهینه سازی آموزش سیستم عصبی فازی تطبیقی، هر دو الگوریتم عملکرد مناسبی ارایه داده اند. هر چند مدل بهینه شده توسط الگوریتم ازدحام ذرات در آموزش سیستم، عملکرد موفق تری داشته است.

    کلید واژگان: آب شستگی، جریان غیردائمی، بستر مسلح، آنفیس، پایه ی پل
    S. Karkheiran, A. Kabiri Samani*, M. Zekri

    Several studies have been performed to study the scouring depth at bridge piers. Due to the complication of the problem and variety of the hydraulic and geometric parameters affecting the scouring phenomena, a generalized relationship has not been presented yet. Therefore, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is an alternative to overcome these problems. This approach is an effective tool to provide the hydraulic engineers, precise estimation of the scouring depth around the bridge piers. Although a large number of former studies have just focused on scouring at bridge piers under steady flow condition and uniform-graded bed materials even by applying ANFIS model, a lack of studies exists on scouring under unsteady flood flow condition as well as for non-uniform bed materials. Generally, river beds are composed mainly of non-uniform materials. Motion of the finer sediment particles initiates results in the protective effect of greater particles, namely armoring effect on the bed surface, thereby eliminating further erosion of the bed. Furthermore, in most of the rivers the flow regime is commonly unsteady. During a flood, the maximum scouring depth regarding to the peak of the flood hydrograph would be smaller than the equilibrium scouring depth which is commonly estimated using a constant flow discharge. When the flow unsteadiness is pronounced, the difference between the maximum scouring depth and the equilibrium scouring depth is quite substantial and thus should be addressed.In the present study, armoring effect on local scouring under unsteady flow condition was investigated based on a comprehensive dataset collected by different former investigators using ANFIS model. For this purpose, two different models were constructed. The first model was based on 372 dataset collected in a practical study on different bridges in USA. Measurements were conducted under steady flow condition. The second model was developed for estimating the maximum scouring depth in the beds of uniform and armored materials under unsteady flow condition. To present a more accurate model, some strategies including; reduction of dimension and detection of outlier were used to improve the performance of calculations. Genetic algorithm and particle swarm optimization methods were applied to develop a novel hybrid learning algorithm for ANFIS model. The new hybrid learning algorithm train the antecedent part of the fuzzy rules. Then the least square method was applied for training the conclusion part of the rules. It was shown that ANFIS model gives more accurate results compared to the empirical equations. Results highlighted the effectiveness of the data on the estimations of ANFIS model. Furthermore, according to the results, this approach is potentially able to train the ANFIS model in both steady and unsteady flow conditions.

    Keywords: Bridge Piers, Scouring, Unsteady Flow, Armoring Effects, ANFIS, Optimization Algorithms
  • میثم یحیی زاده*، معظمه صادقی، حسن فاتحی مرج، سید میلاد بابایی، محمدعلی افتخاری

    اساس کار سیستم های فتوولتاییک، تبدیل انرژی خورشیدی به انرژی الکتریکی است؛ ازاین رو، حداکثر کارایی سیستم های فتوولتاییک با قرار گرفتن سیستم با زاویه عمود نسبت به خورشید حاصل می شود و برای رسیدن به حداکثر توان و کارایی سلول فتوولتاییک، ردیابی موقعیت خورشید با دقت بسیار، اهمیت ویژه ای دارد. در این مقاله، ردیاب دومحوره چرخان- خطی جدیدی طراحی و ساخته شده است که در مقابل اثرات محیطی مقاوم بوده و انرژی مصرفی موتورها را به حداقل می رساند. در ضمن به منظور ردیابی سریع تر و صرفه جویی بیشتر انرژی مصرفی، پارامترهای کنترل کننده با الگوریتم رقابت استعماری بهینه شده است. بهینه سازی پارامترهای کنترل سیستم برای هر دو حالت یک محوره و دومحوره موجب بهره وری بیشتر آن شده، به طوری که علاوه بر کاهش فراجهش و زمان نشست، انرژی مصرفی موتورها نیز کاهش یافته است. همچنین به منظور نشان دادن کارایی و بهبود عملکرد سیستم، مقایسه ای بین سرعت ردیابی و انرژی مصرفی موتورها با الگوریتم های ژنتیک، زنبور عسل، الگوریتم بهینه سازی انبوه ذرات آشوبی و الگوریتم رقابت استعماری صورت گرفته است. نتایج حاکی از آن است که الگوریتم رقابت استعماری عملکرد بهتری نسبت به سایر الگوریتم ها و روش ها داشته است.

    کلید واژگان: سیستم فتوولتائیک، ردیاب خورشیدی، الگوریتم رقابت استعماری، الگوریتم های بهینه سازی
    Meisam Yahyazadeh*, Moazameh Sadeghi, Hassan Fatehi Marj, Seyed Milad Babaei, Mohamad Ali Eftekhari

    The basis of the photovoltaic systems is the conversion of solar energy into electrical energy. Therefore, the maximum efficiency of photovoltaic systems is achieved by placing the system at a vertical angle to the sun. To achieve the maximum power and efficiency of the photovoltaic cell, tracking the position of the sun with high precision is important. A new linear-rotational dual axis sun tracker is designed and built to be robust against environmental impacts and to minimize the energy consumption of motors. Meanwhile, controller parameters have been optimized with Imperialism Competitive Algorithm (ICA) in order to track faster and more energy saving. Optimizing control system parameters for two cases--one axis and two axes-- has optimzed power production so much so that in addition to reducing power and time, the energy consumption of motors is also reduced. Meanwhile, in order to demonstrate the efficiency and performance of the system, a comparison was made between the tracking the speed and energy consumption of motors with Genetic Algorithms (GA), Artificial Bee Colony (ABC), Chaotic Particle Swarm Optimization algorithm (CPSO) and Imperialism Competitive Algorithm (ICA). The results indicate that the ICA has a better performance than other algorithms.

    Keywords: Photovoltaic System, Imperialism Competitive Algorithm, Dual Axis Sun-Tracking, Optimization Algorithms
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