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

hybrid algorithm

در نشریات گروه عمران
تکرار جستجوی کلیدواژه hybrid algorithm در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • Amin Ghannadiasl *, Saeedeh Ghaemifard
    The importance of the parameters of any optimization algorithm, especially meta-heuristic algorithms that have been created to simplify the solution of optimization problems, is inevitable. The optimal values of these parameters, which generally depend on the specifics of the problem in question, have a significant impact on the performance of the mentioned algorithms and a better search of the solution space. Parameters selection of them will play an important role in performance and efficiency of the algorithms. This article examines the capability of various optimization algorithms and suggests dual hybrid optimization algorithms are named PSO-FA, PSO-GA, PSO-GWO, for solving the problem of computing the depth and location of cracks in cantilever beams. The performance of Particle swarm optimization (PSO), Genetic algorithm (GA), Grey wolf optimization (GWO), Firefly algorithm (FA), and hybrid of them base on PSO optimizer to determine the location and depth of crack for cantilever beam are proposed. These suggested algorithms are optimization algorithms based on intelligent optimization. So, the performance of these algorithms are analyzed when the control parameters vary.
    Keywords: Crack Detection, Cantilever Beam, Hybrid Algorithm, Parameters Selection Of Algorithms, Particle Swarm
  • عباس خواجه، علیرضا کیانی*، محمود سراجی، هادی دشتی
    امروزه به دلیل مسایل اقتصادی موجود، بهینه سازی و استفاده حداکثری از مصالح به شدت مورد توجه می باشد. به دلیل گسترده بودن پارامترها استفاده از روش های ریاضی منطقی و عقلانی نیست. به همین دلیل روش های فرا ابتکاری گسترش یافته اند. در زمینه سازه ها نیز بهینه سازی وزن با استفاده از روش های گوناگون علاقه مندان زیادی دارد. به دلیل اهمیت سازه های خرپایی در این مقاله بهینه سازی سازه های خرپایی شکل با استفاده از الگوریتم ترکیبی شاهین هریس و ژنتیک انجام شده است. الگوریتم شاهین هریس یکی از جدیدترین الگوریتم ها در زمینه بهینه سازی می باشد که برگرفته از رفتار طبیعی حیوانات می باشد. در الگوریتم شاهین هریس از روند جهش که متعلق به الگوریتم ژنتیک می باشد استفاده شده است تا از به دام افتادن جواب ها در بهینه محلی جلوگیری کند. بهینه سازی مورد نظر مقید می باشد به همین دلیل قیود مورد نظر تنش و جابجایی انتخاب شده است. قیدهای مورد نظر باعث می شوند که جواب-های بدست آمده در محدوده مجاز قرار گیرند و در صورتی که از حد مجاز تجاوز کنند جریمه شوند. چهار سازه خرپایی شکل، 10 عضوی، 25 عضوی، 72 عضوی و 200 عضوی برای بهینه سازی انتخاب شده است. پیاده کردن الگوریتم ترکیبی شاهین-ژنتیک در نرم افزار متلب انجام و نتایج بدست آمده از الگوریتم ترکیبی شاهین با سایر منابع موجود مقایسه شده است. بررسی انجام شده نشان می دهد که الگوریتم ترکیبی شاهین-ژنتیک دارای سرعت همگرایی بیشتر و نیز جواب های بهتر در مقایسه با الگوریتم شاهین می باشد. همچنین این ترکیب دارای جواب های بهتری در مقایسه با سایر الگوریتم ها نیز می باشد.
    کلید واژگان: بهینه سازی، خرپا، الگوریتم شاهین، وزن، الگوریتم ترکیبی
    Abbas Khajeh, Alireza Kiani *, Mahmood Seraji, Hadi Dashti
    Today, due to existing economic issues, optimization and maximum use of materials are highly regarded. Due to the wide range of parameters, the use of mathematical methods is not logical. For this reason, meta-heuristic methods have expanded. In the field of structures, weight optimization using various methods is of great interest. Due to the importance of truss, in this paper, the optimization of truss has been done using a hybrid algorithm of harris hawks and genetics. The harris hawks algorithm is one of the newest algorithms in the field of optimization, which is derived from the natural behavior of animals. In the harris hawks algorithm, the mutation process, which belongs to the genetic algorithm, is used. The optimization is constrained; therefore the constraints of stress and displacement have been selected. Four trusses, planer 10-bar truss, spatial 25‑ bar truss, spatial 72‑ bar space truss and planner 200 bar truss have been selected for optimization. The implementation of harris hawks algorithm has been done in MATLAB software. The results obtained from harris hawks-genetic algorithm are compared with other available sources. The study shows the acceptable performance of this hybrid algorithm for truss. The harris hawks-genetic hybrid algorithm has faster convergence speed.
    Keywords: optimization, Truss, Harris hawks, Weight, Hybrid algorithm
  • ابوالفضل بنی اسدی مقدم، حسین ابراهیمی*، عباس خاشعی سیوکی، ابوالفضل اکبرپور

    یکی از راهکارهای مقابله با مسایل مربوط به توزیع زمانی و مکانی نامناسب منابع آبی، استفاده بهینه از مخازن سدها است. سیستم های مخزنی به تحلیل، مدیریت صحیح و بهره برداری مناسب از منابع آب می پردازد و سعی دارد که سیستم های منابع آب را به گونه ای طراحی نماید که اهداف خاصی همچون تولید انرژی برقابی، تامین آب شرب و کشاورزی، کنترل سیلاب های مخرب و غیره را با توجه به مجموعه ای از محدودیت ها، به صورت بهینه تحقق بخشد. به همین منظور در این تحقیق تابع هدف کمینه سازی مجموع توان دوم اختلاف نیاز کشاورزی از رهاسازی برای حل مسیله بهینه سازی بهره برداری از مخزن سد امیرکبیر مورد استفاده قرار گرفته است. هدف از این تحقیق بررسی کارایی نسخه تک هدفه الگوریتم هایی مانند الگوریتم چندجهانی و ژنتیک بوده و همچنین کارایی ترکیبی از این دو الگوریتم (MVGA) نیز مورد بررسی قرار گرفت. نتایج حاصل از بررسی الگوریتم های چندجهانی، ژنتیک و MVGA نشان داد که الگوریتم MVGA مشابه با GA در تعداد تکرار کمتر به ترتیب با مقادیر تابع هدف 29/24 و 22/24 جواب بهتری نسبت به الگوریتم MVO با مقدار تابع هدف 14/29 پیدا می نماید. نتایج این تحقیق نشان داد که برای افزایش کارایی یک الگوریتم می توان آن را با الگوریتم دیگری ترکیب نمود. در این تحقیق ترکیب الگوریتم ژنتیک با الگوریتم چندجهانی باعث بهبود عملکرد الگوریتم چندجهانی به میزان 64/16 درصد شده است.

    کلید واژگان: الگوریتم چند هدفه، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم چندجهانی، الگوریتم ترکیبی، معیارهای عملکرد
    Abolfazl Baniasadi Moghadam, Hossain Ebrahimi *, Abbas Khasheie, Abolfazl Akbarpour

    One of the solutions to deal with improper temporal and spatial distribution of water resources problems is the optimal use of dam reservoirs. Reservoir systems analyze, properly, manages and properly utilizes water resources and tries to design water resources systems in such a way that specific purpose such as hydropower generation, drinking water supply and agriculture, control of destructive floods, according to a set of Implement the constraints optimally. For this purpose, in this study, the objective function of minimizing the total power of the difference between the demand of agriculture and release has been used to solve the problem of optimizing the operation of the Amirkabir reservoir. The purpose of this study was to evaluate the performance of single-objective versions of algorithms such as multi-verse optimizer and genetic algorithm, as well as the performance of a combination of these two algorithms (MVGA). The results of the study of meta-heuristic algorithms indicated that among the multi-verse, genetic algorithm and MVGA algorithm, the MVGA algorithm similar to GA has a lower number of iterations with objective function values of 24.29 and 24.22, respectively, better than the MVO algorithm with objective function values 29.14. The results of this study showed that to increase the efficiency of one algorithm, it can be combined with another algorithm. In this study, the combination of genetic algorithm with multi-world algorithm has improved the performance of multi-world algorithm by 16.64%.

    Keywords: Multi-objective Algorithm, genetic algorithm, Multiverse Algorithm, Hybrid Algorithm, Performance Criteria
  • Mohammad Yassami, Payam Ashtari *
    Numerous algorithms have recently been invented with varying strengths and weaknesses, none of which is the best for all cases. Herein, a hybrid optimization method known as a PSOHHO optimization algorithm is presented. There are two methods for combining algorithms: parallel and sequential. We adopted the parallel method and optimized the algorithm's performance. We cover the weaknesses of one algorithm with the strengths of another algorithm using a new method of combination. In this method, using several formulas, the top populations are exchanged between the two algorithms, and a new population is created. With this ability, the strengths of an algorithm can be used to compensate for the weaknesses of the other algorithm. In this method, no changes are made to the algorithms. The main goal is to use existing algorithms. This method aims to attain the optimal solution in the shortest time possible. Two algorithms of particle swarm optimization (PSO) and Harris Hawks optimization (HHO) were used to present this method and five truss samples were considered to confirm the performance of this method. Based on the results, this method has rapid convergence speed and acceptable results compared to the other methods. It also yields better results than its basic algorithms.
    Keywords: Meta-Heuristic Algorithms, Hybrid Algorithm, Optimization, Truss, PSOHHO
  • صابر شیری پور*
    در هر سیستم آموزشی، انتخاب مکان های مناسب برای احداث مدارس در سطح شهر و تخصیص دانش آموزان هر منطقه به این مدارس جزء تصمیمات اساسی و تاثیرگذار هستند. همچنین، یافتن مسیر بهینه برای حمل ونقل دانش آموزان در کمترین زمان ممکن نیز بسیار ضروری است. به منظور حضور روزانه دانش آموزان در مدارس، تردد جمعیت در خیابان ها به طور فزاینده ای افزایش می یابد. بنابراین، زمان لازم برای پیمودن یک خیابان افزایش خواهد یافت. علاوه بر این، عوامل تصادفی همچون تصادفات و ترافیک می توانند روی زمان سفر بین دو منطقه موثر باشند. واضح است که با افزایش تردد در هر خیابان احتمال وقوع این حوادث نیز افزایش می یابد. در مدل ارائه شده، بر خلاف مدل های موجود در این زمینه، تاثیر تردد جمعیت و عوامل تصادفی روی مکان یابی مدارس، تخصیص دانش آموزان به مدارس و مسیریابی سرویس مدرسه، بصورت همزمان در نظر گرفته شده است. به طور کلی، هدف انتخاب مکان یا مکان های بهینه برای احداث مدرسه، تخصیص بهینه دانش آموزان یا سرویس های مدرسه موجود در هر منطقه به این مدارس و تعیین مسیر بهینه حمل و نقل دانش آموزان یا سرویس های مدرسه برای رسیدن به مدرسه مربوطه با در نظر گرفتن تاثیر مستقیم عوامل تصادفی و تردد جمعیت روی زمان های سفر احتمالی هر خیابان است به طوری که زمان انتظاری کل کمینه شود. در اینجا، ظرفیت خیابان ها و مدارس برای پذیرش دانش اموزان محدود فرض شده است. ابتدا یک تابع برای محاسبه زمان سفر وابسته به جمعیت معرفی می شود و با در نظر گرفتن عوامل تصادفی، یک مدل برنامه ریزی غیرخطی صحیح-مختلط ارایه می گردد. برای حل مسایل بزرگ، یک الگوریتم ترکیبی با تعامل الگوریتم ژنتیک و الگوریتم شبیه سازی تبرید معرفی شده است.همچنین برای بررسی کارآیی الگوریتم پیشنهادی، مسایل نمونه متعددی حل می شود و نتایج بدست آمده مورد تحلیل قرار می گیرد.
    کلید واژگان: شبکه حمل ونقل شهری، مساله مکان یابی-تخصیص-مسیریابی، زمان سفر احتمالی وابسته به جعیت، عوامل تصادفی، الگوریتم ترکیبی
    Saber Shiripour *
    In all educational systems, selection of appropriate locations for schools in the city and allocation of students to these schools are part of the basic decisions. Also, finding the optimal route for the transportation of students is very necessary. In order to daily presence of students in schools, the traveling population in streets increases significantly. Thus, the required time for travelling a street increases. Also, stochastic events such as accidents and traffics can affect the travel time between two regions. It is obvious that with increase in the population flow in the street, probabilities of occurrence of these events increase. In the provided model, contrary to existing models in this field, the impact of population travelling and stochastic events on the location of schools, the allocation of students to the schools and routing are considered simultaneously. Generally, the aim is to determine appropriate locations as schools locations, allocate the existing students in each region to schools and find the movement path of each student to reach its corresponding school by considering direct impact of the stochastic factors and the population flow on the probabilistic travel times so that the total expected transportation time is minimized. Here, it is assumed that schools and streets have limited capacities for accepting the population. First, a function to compute the population-dependent travel times is defined and then, considering stochastic factors, a mixed-intiger nonlinear programming model is provided. To solve large problems, a hybrid algorithm incorporating genetic algorithm and simulated annealing algorithm is introduced. To validate the proposed model, a sample problem is considered and analyzed. Comparative numerical results demonstrate the potential effectiveness of the presented algorithms.
    Keywords: Urban transportation network, Location-allocation-routing problem, population-dependent probabilistic travel times, stochastic factors, Hybrid algorithm
  • جواد بهنامیان، امیرحسین صفرقلی
    در پژوهش حاضر مسئله طراحی شبکه هاب سلسله مراتبی با در نظر گرفتن تاخیرات در هاب های مرکزی در نظر گرفته شده است. در این نوع شبکه ها می توان از شیوه های مختلف حمل و نقل جاده ایی، ریلی، هوایی و دریایی استفاده نمود. به این منظور در این مقاله شبکه حمل و نقل چندوجهی در نظر گرفته شده که در آن بدلیل عدم تناسب میان نرخ ورود جریان به هاب ها با نرخ پردازش منابع هاب و همچنین تنوع زمانی در حمل و نقل شیوه های مختلف انتقال کالا، صف در هاب ها ایجاد می شود. بدین منظور در این تحقیق ابتدا با استفاده از مدل صف GI/G/1 به بررسی اثر محدودیت منابع و همچنین تنوع در زمان حمل و نقل مسیرهای مختلف تحت الزامات زمان سرویس دهی پرداخته سپس الگوریتم ترکیبی جستجوی همسایگی متغیر-شبیه سازی تبرید برای حل مسئله در پیشنهاد شده است. در نهایت پس از حل مثال های عددی، تحلیل حساسیتی جهت اعتبارسنجی عملکرد الگوریتم پیشنهادی انجام شده است. نتایج حاصل نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با الگوریتم های دیگر دارای کارایی مناسبی است.
    کلید واژگان: هاب سلسه مراتبی، شبکه حمل و نقل چندوجهی، مدل صف GI، G، 1، الگوریتم ترکیبی
    Javad Behnamian, Amir Hosein Safargholi
    In the real-world, cargos may be forced along their routes pass from more number of hubs that this fact in the distribution networks and postal networks are visible. In this case, the use of hierarchical hub location models to determine the optimal location of hubs and assigning the nodes to them seems to be necessary. On the other hand, one of the most important issues in the transportation networks, is timely delivery of goods and increase service levels to enhance customer satisfaction.For this purpose, a multi-modal transportation network has been designed. In this type of networks, it can be used from various transport modes road, rail, sea and air. In the multi-modal transport network, a mismatch between the rate of flow entrance to hubs with processing rates of hub sources as well as time diversity in different modes of transferring goods, causing queues at hubs. Therefore, in this study, it is paid to surveying effects of resource constraints and the diversification in different transport routes time under the requirements of service time by using the queue model GI /G/1. In this study, a new variable neighborhood search-simulated annealing is proposed to solve the problem. Then, several numerical examples and sensitivity analysis to validate the performance of the model and the proposed algorithm is investigated.
    Keywords: Hierarchical hub location, Multimodal transportation network, Queue model GI, G, 1, Hybrid algorithm
  • وحیدرضا کلات جاری، محمدحسین طالب پور*

    در نوشتار حاضر، با الهام از شیوه ی جست وجوی الگوریتم های فراابتکاری مختلف از قبیل GA، CSS، PSO و HS الگوریتم ترکیبی نوینی پیشنهاد شده است. در الگوریتم مذکور، هر طرح در فضای طراحی به عنوان یک نقطه در فضای کاوش لحاظ می شود. مجموعه ی نقاط در کنار یکدیگر، جمعیت را تشکیل می دهند. براساس روش پیشنهادی، هر نقطه از جمعیت با حرکت به سوی نقاط منتخب جمعیت حاضر، مرکز هندسی نقاط منتخب و نیز مرکز هندسی کلیه ی نقاط جمعیت حاضر در موقعیت جدید قرار می گیرند. در حرکت هر نقطه، میزان جابه جایی گذشته نیز به عنوان عاملی مستقل در نظر گرفته می شود. بدین ترتیب براساس شیوه ی حرکت نقاط در الگوریتم پیشنهادی و نیز اهداف حرکت هر نقطه، موقعیتی مناسب تر در فضای کاوش برای نقاط متحرک کسب می شود. با حرکت کلیه ی نقاط، جمعیت جدید که نقاط شایسته تری نسبت به جمعیت گذشته دارند، شکل می گیرد. برای ارزیابی کارآیی الگوریتم پیشنهادی از مثال های رایج سازه های اسکلتی استفاده شده است. نتایج حاکی از کارآیی مناسب روش پیشنهادی در نیل به نقطه ی بهینه است.

    کلید واژگان: بهینه یابی، سازه های اسکلتی، الگوریتم های فراابتکاری، الگوریتم ترکیبی
    V. R. Kalatjari, M.H. Talebpour*

    This study proposes a new hybrid algorithm for optimum design of skeletal structures using a search method inspired by such meta-heuristic algorithms as GA, CSS, and PSO. In the proposed method, the exploration space is searched via moving points. Each design in the design space corresponds to a moving point in the exploration space. Collectively, these moving points form a population. By moving within the exploration space, these moving points create an evolutionary process for successive populations while moving towards the optimal point. The movement and displacement of the moving points in the exploration space is consistently based on the factors and characteristics of the previous population. To this end, similar to other meta-heuristic algorithms, the first population is created randomly. Then, the positions of the points in the next population are determined based on the geometric center of the previous population, the geometric center of the selected points, and the positions of

    the selected points in the previous population. In this way, the points form a new population by moving within the design space towards the collective center of the points, the collective center of the selected points, and the respective positions of the selected points in the previous population. The average quality of the present population points, the average quality of the set of the selected points, and the quality of each selected point affect the displacement of the moving points. Other significant factors affecting the formation of points in a new population include variation as well as displacement of individual points in the previous population, acting independent parameters in specifying a new position for each point. To evaluate the efficiency of the proposed algorithm, we used a number of the benchmark examples. To this end, we plotted the optimization process convergence diagram for each example to study the method used in the proposed algorithm for obtaining the optimum point. On the other hand, we determined the average number of successive runs obtained for the proposed algorithm for each example. Our results showed that the best and the average run convergence trends calculated for different examples were in good agreement, which is a sufficient proof that the proposed algorithm possesses the required efficiency in obtaining the optimum point.

    Keywords: Optimization, Skeletal Structures, Meta-Heuristic Algorithm, Hybrid Algorithm
  • Mohammadreza Ghatreh Samani, Seyyed-Mahdi Hosseini-Motlagh *
    Location-Routing Problem (LRP) emerges as one of the hybrid optimization problems in distribution networks in which, total cost of the system would be reduced significantly by simultaneous optimization of locating a set of facilities among candidate locations and routing vehicles. In this paper, a mixed integer linear programming model is presented for a two-echelon location-routing problem with simultaneous pickup and delivery. In the investigated problem, one echelon of facilities, which is called the middle depot echelon, is positioned between central distribution centers and customers echelons. The number and capacity of middle depots and vehicles are considered to be limited. Besides, each network customer demands for both receiving a type of commodities and delivering another type to vehicles to be returned to the depot. In the literature of location routing problem, the majority of researches have been conducted in the deterministic conditions. However, we present a model in which data uncertainty is also taken into account and customer's demand is assumed to be a fuzzy parameter. We utilize a fuzzy programming approach to cope with uncertain demands. Moreover, a combined heuristic method based on simulated annealing (SA) algorithm and genetic algorithm (GA) is devised for solving the presented model. The results achieved from solving the problem in different sizes of numerical examples imply that the proposed hybrid algorithm outperforms other algorithms within reasonable length of time. The effectiveness of the proposed solution method is examined through a comprehensive numerical experiments. Finally, valuable insights are provided via conducting a number of sensitivity analyses.
    Keywords: Location-routing problem, Two echelons, Fuzzy numbers, Credibility theory, Hybrid algorithm
  • A. Kaveh, B. Hashemi Soudmand, R. Sheikholeslami
    Composite laminates have many applications as advanced engineering materials, primarily as components in civil engineering structures, aircrafts, power plants, ships, cars, rail vehicles, robots, sports equipment, etc. Due to widespread use of these materials in various fields in this paper the minimum thickness design of laminated composite plates under inplain loading is explored using a hybrid charged system search algorithm (CSS) and particle swarm optimization (PSO) where ply numbers and fiber orientations are considered as design variables. This optimization method is obtained by adding searching abilities of the PSO algorithm to those of the CSS approach. Static failure criteria are utilized to determine whether the load bearing capacity is exceeded for a configuration generated during the optimization process. In order to check the feasibility of solutions during an optimization procedure, both the Tsai–Wu and the maximum stress safety factors are employed. Numerical results are obtained and presented to evaluate the performance of the proposed algorithm for different loading cases. Compared to other approaches, the algorithm has proven to be quite reliable in performing these designs.
    Keywords: Optimal design, laminated composite structures, hybrid algorithm, charged system search, particle swarm optimization
  • Hossein Rahami, Ali Kaveh, M. Aslani, R. Najian Asl
    In this paper a hybrid algorithm based on exploration power of the Genetic algorithms and exploitation capability of Nelder Mead simplex is presented for global optimization of multi-variable functions. Some modifications are imposed on genetic algorithm to improve its capability and efficiency while being hybridized with Simplex method. Benchmark test examples of structural optimization with a large number of variables and constraints are chosen to show the robustness of the algorithm.
    Keywords: hybrid algorithm, optimization, genetic algorithms, Nelder Mead simplex, trusses
نمایش نتایج بیشتر...
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