evolutionary algorithms
در نشریات گروه فناوری اطلاعات-
امروزه، خوشه بندی نقش مهمی را در اغلب زمینه های تحقیقاتی مانند مهندسی، پزشکی، زیست شناسی، داده کاوی و... ایفا می نماید. در واقع خوشه بندی به معنای تقسیم بندی بدون نظارت می باشد. داده ها با استفاده از آن به دسته هایی که از نظر پارامترهای موردعلاقه، شباهت بیشتری به یکدیگر دارند، تقسیم می گردند. یکی از روش های معروف در این زمینه k-means می باشد. در این روش علی رغم وابستگی به شرایط اولیه و همگرایی به نقاط بهینه محلی، تعداد N داده به k خوشه با سرعت بالا، دسته بندی می شوند. در این مقاله جهت رفع مشکلات موجود از روش ترکیبی مبتنی بر الگوریتم های تکاملی و تئوری آشوب و k-means بهره گرفته خواهد شد؛ که علاوه بر رفع مشکلات ذکرشده، مستقل از تعداد متغیرها نیز خواهد بود. در این مقاله به منظور اعتبارسنجی، روش های پیشنهادی بر روی 13 مجموعه متفاوت مشهور پیاده سازی می گردد و نتایج با روش های الگوریتم ژنتیک، اجتماع ذرات، کلونی زنبور عسل، تبرید شبیه سازی شده، تکاملی تفاضلی، جستجوی هارمونی و k-means مقایسه خواهند گردید. توانایی بالا و مقاوم بودن این روش ها بر اساس نتایج مشهود خواهد بود.
کلید واژگان: خوشه بندی، الگوریتم K-Means، الگوریتم های تکاملی، آشوب، الگوریتم تکاملی آشوب گونهNowadays, clustering plays an important role in most research fields such as engineering, medicine, biology, data mining, etc. In fact, clustering means unsupervised division. By using it, the data are divided into categories that are more similar to each other in terms of the parameters of interest. One of the famous methods in this field is k-means. In this method, despite the dependence on initial conditions and convergence to local optimal points, N numbers of data are grouped into k clusters with high speed. In this article, to solve the existing problems, the combined method is used based on evolutionary algorithms, chaos theory and k-means; that is in addition to solving the mentioned problems, it will also be independent of the number of variables. In this article, for the purpose of validation, the proposed methods are implemented on 13 different famous collections, and the results are compared with genetic algorithm, particle community, bee colony, simulated refrigeration, differential evolution, harmony search, and k-means methods. The high ability and robustness of these methods will be evident based on the results.
Keywords: Clustering, K-Means Algorithm, Evolutionary Algorithms, Chaos, Chaoticevolutionary Algorithm -
International Journal of Academic Research in Computer Engineering, Volume:1 Issue: 2, Nov 2016, PP 33 -43This paper presents an application of Cuckoo Optimization Algorithm (COA) in game theory and multi-objective optimization problems. The recently introduced COA has proven its excellent capabilities, such as faster convergence and better global optimum achievement over conventional optimization algorithms. In this paper COA is used to find Nash Equilibrium points of nonlinear non-cooperative games. The introduced method can also be used as an alternative approach to solve multi-objective optimization problems. The effectiveness of the proposed method, in comparison to genetic algorithm and Colonial Competitive Algorithm (CCA), is proven through several static and dynamic example games and also multi-objective problems.Keywords: Cuckoo Optimization Algorithm, Game Theory, Global Nash Equilibrium, Evolutionary Algorithms
-
In this paper, a new current mode four-quadrant analog multiplier circuit is proposed. The circuit structure is based on dual trans-linear loops. The new structure used in the circuit shows more promising features for the purposes of lower power consumption, wider bandwidth (BW), and lower Total Harmonic Distortion (THD). The structure of the circuit is such that it is almost independent of process, temperature, and supply-voltage, PVT, variations. In addition, the circuit was optimized using Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) and the results demonstrate the power of this tool in the optimization of electronic circuits. The designed circuit with 1.8 V supply voltage and 53 μW power consumption, results in 1.503 GHz BW, 0.53% THD (in 1 MHz frequency) and also 0.84% maximum nonlinearity error.Keywords: Current Mode Analog Multiplier, Translinear Loops, Evolutionary Algorithms, Multi, Objective Optimization
- 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.