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

differential evolution algorithm

در نشریات گروه عمران
تکرار جستجوی کلیدواژه differential evolution algorithm در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • شهرزاد مدنی اصفهانی، جعفر یزدی*

    با توجه به اینکه در حال حاضر هدررفت آب یک نگرانی جهانی است و از طرف دیگر تقاضا برای آب در حال افزایش است، این مساله مدیریت تقاضا و اصلاح الگوی مصرف را ضروری ساخته است. یکی از اجزاء مهم آب بدون درآمد، نشت موجود در شبکه آبرسانی بوده و از اقدامات ضروری به منظور کاهش آب بدون درآمد و مدیریت مصرف، نشت یابی است. در این پژوهش، یک فرمول بندی بهینه سازی به منظور نشت یابی در شبکه های آب با فرض عدم اطلاع از تعداد نشت ها و داده های حاصل از اندازه گیری فشار توسعه داده شده است و مساله با الگوریتم تکامل تفاضلی حل شده است. عملکرد مدل توسعه داده شده با تعریف سناریوهای مختلف از نظر موقعیت، میزان و تعداد نشت مورد بررسی قرار گرفته و ابتدا سناریوهای مکان یابی از نظر تعداد و میزان نشت شامل یک، ده و بیست نشت همزمان بررسی شد و پس از آن مدل توسعه داده شده برای سناریوهای مکان یابی با تعداد نشت نامعلوم و همچنین عدم قطعیت نیازهای گرهی اجرا شدند. نتایج نشان داد موفقیت مدل در حالت قطعیت داده های ورودی و وجود یک گره، 100% بوده و با درنظرگیری تغییرات ساعتی نیاز گرهی و با افزایش تعداد نشت ها، میزان موفقیت مدل در یافتن محل نشت به ترتیب 95% و 94/5% بدست آمده است. در سناریوهایی با تعداد نشت ها مجهول، موفقیت مدل برای پیدا کردن تعداد نشت 94% بدست می آید. موفقیت مدل در حالت عدم قطعیت نیازهای گرهی با تعداد نشت معلوم، با افزایش نشت تا 91% و با تعداد نشت مجهول تا 86% می رسد.

    کلید واژگان: نشت یابی، عدم قطعیت، نشت مجهول، الگوریتم تکامل تفاضلی، شبکه های توزیع آب
    Shahrzad Madani Esfahani, Jafar Yazdi *

    Water supply networks are one of the most important urban infrastructures for supplying water. Considering that currently water wastage is a global concern and on the other hand the demand for water is increasing, this issue has made it necessary to manage the demand and modify the consumption pattern. One of the important components of non-revenue water is leakage in the water supply network, and leak detection is one of the necessary measures to reduce non-revenue water and manage consumption. In this research, an optimization formulation has been developed for the purpose of leak detection in water networks assuming the lack of information on the number of leaks and pressure measurement data, and the search problem has been solved with the differential evolution algorithm. The performance of the developed model has been investigated by defining different scenarios in terms of location, amount and number of leaks. First, the location scenarios were examined in terms of the number and amount of leaks, including one, ten, and twenty leaks at the same time, and then the developed model was implemented for location scenarios with an unknown number of leaks and the uncertainty of nodal needs. The results showed that the success of the model in the case of the certainty of the input data and the existence of a node is 100%, and by considering the hourly changes in the nodal demand and increasing the number of leaks up to ten and twenty leak nodes, the success rate of the model in finding the exact leak points is 95% and 94.5% has been obtained. In the scenarios where the number of leaks was considered unknown, the success of the model to find the number of leaks is 94%. The success of the model in the case of uncertainty of nodal requirements with the number of known leaks reaches 91% with the increase of leaks and 86% with the number of unknown leaks.

    Keywords: Leak Detection, Uncertainty, Unknown Leakage, Differential Evolution Algorithm, Water Distribution Networks
  • احسان جعفری ندوشن*

    کارایی حوضچه پرتابی، علاوه بر کیفیت ناحیه ای که جریان با آن برخورد می کند به ارتفاع سقوط جت، زاویه پرتاب جریان آب، عمق پایاب و غلظت جت بستگی دارد. با افزایش ارتفاع سقوط جت، سرعت سقوط بیشتر و در نتیجه اندازه حرکت تخریب بیشتر خواهد بود. هرچه عمق پایاب بیشتر باشد، انرژی جت نفوذی بیشتر مستهلک خواهد شد. چناچه ناحیه برخورد ویژگی های متفاوت با آنچه در طراحی در نظر گرفته شده داشته باشد، ممکن است (پدیده آبشستگی) به وارد شدن خسارت هایی به سازه سد منجر شود. به این منظور در این تحقیق از قابلیت سیستم استنتاج فازی و الگوریتم تکامل تفاضلی جهت بهینه کردن هندسه سرریز جام پرتابی در جهت کاهش عمق آبشستگی پایین دست جت پرداخته شد. برای ساخت سیستم استنتاج فازی و سپس محاسبه عمق آبشستگی بر پایه الگوهای ورودی-خروجی در دسترس، از مدل سیستم استنتاج فازی- عصبی ANFIS استفاده گردید. ابتدا در مدل ANFIS به آموزش داده های ورودی و خروجی  با استفاده از داده های آزمایشگاهی پرداخته شد است. در نهایت با بکارگیری الگوریتم تکامل تفاضلی و با استفاده از خروجی مدل ANFIS به بهینه یابی هندسه سرریز جامی پرتابی با تعریف تابع هدف کمینه سازی عمق حفره آبشستگی در پایین دست سرریز جام پرتابی پرداخته شد.

    کلید واژگان: سرریز جام پرتابی، بهینه یابی هندسه سرریز، ابعاد حفره آبشستگی، مدل فازی-عصبی، الگوریتم تکامل تفاضلی
    Ehsan Jafari Nodoushan*

    The Performance of shooting pool, in addition to the quality of the area in which the flow collides with it, depends to the height of the jet drop, the angle of the water flow, the depth of the jet and the concentration of the jet. By increasing the height of the jet drop, the fall velocity increases and subsequently the jetchr('39')s energy will be more intrusive. Different collision area from the scouring phenomenon that considered in the design step, may lead to damages to the structure of the dam. For this purpose, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) model and Differential Evolution Algorithm were used to optimize the geometry of the flip bucket spillway to reduce the scour depth of the jet. To construct a fuzzy inference system and calculate the scour depth based on available input/output patterns, the ANFIS fuzzy-inductive inference system was used. ANFIS model was used to train input and output data using laboratory data. Finally, using the differential evolution algorithm and also the ANFIS model output, the geometry of the flip bucket spillway has been optimized by defining the objective function for minimizing the depth of the scour hole in the downstream of the spillway.

    Keywords: Flip Bucket Spillway, Optimization of Spillway Geometry, Dimensions of scour hole, ANFIS, Differential Evolution Algorithm
  • بهروز یعقوبی*، فرشاد حیاتی، محمدعلی ایزدبخش

    سرریزها برای تنظیم جریان و اندازه گیری دبی در داخل مجاری باز مورد استفاده قرار می گیرند. همچنین سرریزها به شکل های مستطیلی، مثلثی، دایروی و مثلثی در پلان به کار گرفته می شوند. در این مطالعه ضریب دبی سرریزهای مثلثی در پلان با استفاده از یک مدل ترکیبی مبتنی بر سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی و الگوریتم تکامل تفاضلی پیش بینی شد. در این تحقیق، برای ارزیابی توانایی مدل ترکیبی از شبیه سازی های مونت کارلو استفاده شد. علاوه بر این، از روش اعتبار سنجی چند لایه ای با k برابر 5 برای بررسی قابلیت مدل های ترکیبی بهره گرفته شد. سپس با استفاده از پارامترهای موثر بر ضریب دبی، شش مدل ترکیبی معرفی گردید. بر اساس نتایج شبیه سازی، مدل برتر مقدار ضریب دبی را به عنوان تابعی از عدد فرود جریان، زاویه راس سرریز، نسبت طول سرریز به ارتفاع آن، نسبت هد جریان به ارتفاع سرریز و نسبت عرض کانال به طول سرریز تخمین زد. مقادیر درصد میانگین مطلق خطا، خطای جذر میانگین مربعات و ضریب همبستگی برای مدل برتر به ترتیب مساوی 644/1، 016/0و 972/0 محاسبه شد. بر اساس تجزیه و تحلیل نتایج مدل سازی، عدد فرود جریان موثرترین پارامتر در مدل سازی ضریب دبی سرریزهای مثلثی در پلان شناسایی شد.

    کلید واژگان: الگوریتم تکامل تفاضلی، سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی، سرریز مثلثی در پلان، ضریب دبی
    Behrouz Yaghoubi*, Farshad Hayati, Mohamadali Izadbakhsh

    Weirs are used to adjust and measure the flow within open conduit. Also, weirs are applied in various shapes like rectangular, triangular, circular and triangular plan forms. In this study, the discharge coefficient of triangular plan form weirs was predicted using a hybrid model based on fuzzy systems (ANFIS) and differential evolution (DE) algorithm. Adaptive neuro Also, to examine the performance of hybrid models, the Monte Carlo simulations (MCs) were used. In this research, the k-fold Cross Validation with k equal to 5 was used for evaluation of the models ability. Then, the six hybrid models were defined using input parameters. According to simulation results, the superior model predicted the discharge coefficient in terms of Froude number, weir vertex angle, the ratio of weir length to weir height, the ratio of head over the crest of the weir to weir height and channel width to weir length. For superior model, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Square Error (RMSE) and correlation coefficient (R) were calculated equal to 1.644, 0.016 and 0.972, respectively. Also, the Froude number was identified as the most effective parameter to model the discharge coefficient of triangular plan form weirs

    Keywords: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems, Differential evolution algorithm, Discharge coefficient, Triangular plan form weir
  • علیرضا سلامت بخش ورجوی، رضا توکلی مقدم*، مهدی علی نقیان، اسماعیل نجفی
    هدف از این تحقیق، ارایه یک مدل ریاضی جدید از مساله مسیریابی وسایط نقلیه به منظور بیشینه سازی سود قابل کسب تحت شرایط عدم قطعیت شروع سرویس دهی توزیع کنندگان رقیب به مشتریان با استفاده از رویکرد بهینه سازی استوار تحت سناریو است. با توجه به دنیای واقعی، در اکثر مواقع بیش از یک توزیع کننده در شبکه توزیع وجود دارد و زمان شروع سرویس دهی به مشتریان، تاثیر قابل توجهی در سود قابل کسب توزیع کنندگان دارد. از سوی دیگر، به دلیل تغییرات در تقاضای مشتریان ، ترافیک، اوضاع جوی و غیره توالی سرویس دهی به مشتریان توسط رقبا تغییر می کند، به همین جهت برنامه ریزی جهت ارایه سرویس به مشتریان زودتر از رقبا با عدم قطعیت مواجه است. به همین جهت از رویکرد استوار سناریو محور در این مقاله استفاده شده است. مزیت استفاده از رویکرد پیشنهادی نسبت به رویکرد قطعی آن است که با وجود کاهش سود کسب شده، ریسک سود از دست رفته کاهش خواهد یافت و جواب های بهینه شدنی خواهد بود. به منظور ارزیابی کارآیی مدل ارایه شده از استراتژی الگوریتم تکامل تفاضلی بهبود یافته استفاده شد و نتایج به دست آمده در ابعاد کوچک و متوسط با نتایج حاصل از روش حل دقیق مقایسه گردید. همچنین به منظور ارزیابی الگوریتم پیشنهادی تعدادی مساله نمونه در ابعاد بزرگ ایجاد و نتایج با یکی از استراتژی های الگوریتم تکامل تفاضلی مقایسه و بررسی گردید. نتایج محاسباتی نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی دارای عملکرد محاسباتی بهتری در مقایسه با سایر استراتژی های پیشنهادی است.
    کلید واژگان: الگوریتم تکامل تفاضلی بهبود یافته، بهینه سازی استوار، مسیر یابی وسایل نقلیه، شرایط رقابتی، عدم قطعیت
    Alireza Salamat, Bakhsh, Reza Tavakkoli, Moghaddam *, Mehdi Alinaghian, Ismail Najafi
    A vehicle routing problem (VRP) is an important issue that has attracted great attention of researchers in recent years. This paper presents a competitive VRP to get short routes with the maximum sale by providing suitable services to customers before delivering the goods to other competitive distributors. To distribute the goods with a short lifetime, in which customers need a special device for keeping them, the arriving time to customers effects on a number of sales, in which classical VRPs are unable to calculate these kinds of assumptions. According to the real world, the arriving time of the competitors is uncertain because of customer demands, traffic, weather conditions, etc. A scenario-based approach is used to handle the uncertainty of the arriving time of rivals. The purpose of this paper is to solve this problem by optimizing the sale of products to customers before delivering the products to other competitor distributors in an uncertain condition by robust optimization. To evaluate the performance of the presented model, the improved differential evolution (IDE) algorithm is used. The related results in small and medium-sized problems are compared with the result obtained by an exact solution method. Additionally, in order to evaluate the performance of the proposed IDE algorithm, a few sample tests in large sizes are solved and their results are compared with other two differential evolution algorithms. The results show that the proposed IDE algorithm has a suitable accuracy and performance for solving the presented model.
    Keywords: vehicle routing problem, Uncertainty, robust optimization, Competitive environment, Differential evolution algorithm
  • S. Fallahian *, A. Joghataie, M.T. Kazemi
    An effective method utilizing the differential evolution algorithm (DEA) as an optimisation solver is suggested here to detect the location and extent of single and multiple damages in structural systems using time domain response method. Changes in acceleration response of structure are considered as a criterion for damage occurrence. The acceleration of structures is obtained using Newmark method. Damage is simulated by reducing the elasticity modulus of structural members. Three illustrative examples are numerically investigated, considering also measurement noise effect. All the numerical results indicate the high accuracy of the proposed method for determining the location and severity of damage.
    Keywords: damage identification, differential evolution algorithm, time domain response, acceleration response, analytical model
  • R. Mansouri *, M. Mohamadizadeh
    For any agency dealing with the design of the water distribution network, an economic design will be an objective. In this research, Central Force Optimization (CFO) and Differential Evolution (DE) algorithm were used to optimize Ismail Abad water Distribution network. Optimization of the network has been evaluated by developing an optimization model based on CFO and DE algorithm in MATLAB and the dynamic connection with EPANET software for network hydraulic calculation. Conclusions show CFO runtime is less than DE. While optimization of CFO (737,924 $) and DE (737,920 $) are %1.61 and %1.57 more than the absolute optimum that determined by the MILP method (726,463 $), respectively.
    Keywords: central force optimization, differential evolution algorithm, optimization, distribution systems, epanet
  • V. Nandha Kumar, C.R. Suribabu *
    Optimal design of cantilever reinforced concrete retaining wall can lead considerable cost saving if its involvement in hill road formation and railway line formation is significant. A study of weight reduction optimization of reinforced cantilever retaining wall subjected to a sloped backfill using Differential Evolution Algorithm (DEA) is carried out in the present research. The retaining wall carrying a sloped backfill is investigated manually and the problem is solved using the algorithm and results were compared. The Indian Standard design philosophy is followed throughout the research. The design variables, constraint equations were determined and optimized with DEA. The single objective constrained optimization problem deals with seven design variables of cantilever retaining wall in which four design variables constitutes to geometric dimensions and remaining three variables constitutes to the reinforcement steel area. Ten different constraints are considered and each of it deals with ten failure modes of retaining wall. Further, a sensitivity analysis is carried out by varying the parameters namely, height of the stem and thickness of stem at top, both of it being a constant design variable in the normal optimization problem. Results show that about 15% weight reduction is achieved while comparing with manual solution.
    Keywords: retaining wall, weight reduction, differential evolution algorithm, structural optimization
  • H. Fattahi*, Z. Bayatzadehfard
    Horizontal Directional Drilling (HDD) is extensively used in geothechnical engineering. In a variety of conditions it is essential to predict the torque required for performing the reaming operation. Nevertheless, there is presently not a convenient method to accomplish this task. To overcome this problem, in this research, the application of computational intelligence methods for data analysis named Support Vector Regression (SVR) optimized by differential evolution algorithm (DE) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) to estimate of the required rotational torque to operate horizontal directional drilling is demonstrated. Three ANFIS models were implemented, ANFIS–subtractive clustering method (ANFIS-SCM), ANFIS–grid partitioning (ANFIS-GP) and ANFIS–fuzzy c–means clustering method (ANFIS-FCM). The estimation abilities offered using SVR-DE, ANFIS-FCM, ANFIS-SCM, ANFIS-GP were presented by using field data given in open source literatures. In these models, the rotational torque (M) is used as the output parameter, while the length of drill string in the borehole (L), axial force on the cutter/bit (P), rotational speed (revolutions per minute) of the bit (N), the radius for the ith reaming operation (Di), the mud flow rate (W), the total angular change of the borehole (KL), and the mud viscosity (V) are the input parameters. To compare the performance of models for rotational torque to operate horizontal directional drilling prediction, the coefficient of correlation (R2) and mean square error (MSE) of the models were calculated, indicating the good performance of the ANFIS-SCM model.
    Keywords: rotational torque, horizontal directional drilling, support vector regression, differential evolution algorithm, adaptive neuro, fuzzy inference system
  • R. Deepika, C.R. Suribabu*
    The shape optimization of gravity dam is posed as an optimization problem with goals of minimum value of concrete, stresses and maximum safety against overturning and sliding need to be achieved. Optimally designed structure generally saves large investments especially for a large structure. The size of hydraulic structures is usually huge and thus requires a huge investment. If the optimization techniques are employed in the design stage, the project investment can be effectively minimized. There are many optimization techniques were used to optimize the gravity dam. In the present work, optimization of gravity dam is carried out using the differential evolution technique. Differential evolution is an evolutionary algorithm which process iteratively to locate best solution in the large search space. Searching of optimal solution to a problem is carried out by the process of mutation, cross over and reproduction from the initial developed candidate solutions. After undergoing a number of iterations, it is possible to get the minimum cross sectional area of dam which can satisfy various constraints and thus the reduction in volume of concrete can be achieved. From the results obtained, it is found that differential evolution is one of the efficient techniques for solving such a problem over continuous space. The success of differential evolution in solving a specific problem critically depends on appropriately choosing trial vector generation strategies and their associated control parameter value. The optimum solution obtained is compared with analytical method and it is found that there is 20.44 % of reduction in the requirement of concrete is envisaged.
    Keywords: optimization, gravity dam, differential evolution algorithm
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