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

heuristic algorithms

در نشریات گروه فناوری اطلاعات
تکرار جستجوی کلیدواژه heuristic algorithms در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه heuristic algorithms در مقالات مجلات علمی
  • Alireza Enami, Javad Akbari Torkestani *
    Fog computing is being seen as a bridge between smart IoT devices and large scale cloud computing. It is possible to develop cloud computing services to network edge devices using Fog computing. As one of the most important services of the system, the resource allocation should always be available to achieve the goals of Fog computing. Resource allocation is the process of distributing limited available resources among applications based on predefined rules. Because the problems raised in the resource management system are NP-hard, and due to the complexity of resource allocation, heuristic algorithms are promising methods for solving the resource allocation problem. In this paper, an algorithm is proposed based on learning automata to solve this problem, which uses two learning automata: a learning automata is related to applications (LAAPP) and the other is related to Fog nodes (LAN). In this method, an application is selected from the action set of LAAPP and then, a Fog node is selected from the action set of LAN. If the requirements of deadline, response time and resources are met, then the resource will be allocated to the application. The efficiency of the proposed algorithm is evaluated through conducting several simulation experiments under different Fog configurations. The obtained results are compared with several existing methods in terms of the makespan, average response time, load balancing and throughput.
    Keywords: Fog Computing, Heuristic Algorithms, learning automata, Resource Allocation
  • Isa Maleki, Laya Ebrahimi, Mitra Khanjari Japelaghi
    In software development and software project management, Software Cost Estimation (SCE) will be considered a major step in the start of projects. SCE is one of the main activities at the decisions of software's time and expense management which has a special status in a software project. SCE in software development is considered as a key parameter in software project management. Therefore, to achieve the basic goals requires accurate and reliable cost estimate. Actual estimate in software development is based on effective factors that its accurate value should be recognized using algorithmic models and Artificial Intelligence (AI). Boehm used COCOMO model for SCE which is an algorithmic model in 1981. Algorithmic models such as COCOMO are based on criteria such as the number of lines of code or the Function Point (FP). In COCOMO model, project development and then the cost is calculated by such units. Therefore, the lower accuracy and unreliability of the algorithmic models creates a substantial risk in software projects, so, regularly estimating the cost throughout the project is necessary and it should be compared with other techniques. In the meantime, meta-heuristic algorithms in recent years have made ??good progress in the area of ??software and it has been used widely in SCE. Among meta-heuristic algorithms, Particle Swarm Optimization (PSO), Differential Evolution (DE), Artificial Bee Colony (ABC), and Ant Colony Optimization (ACO) used to optimize the issues based on population and they have good effects in optimizing estimation factors. In this paper, a hybrid model DE-ACO, PSO-ACO and ABC-ACO based on ACO algorithm have been proposed for optimization based on effective factors in COCOMO model. Test results show that hybrid models have less magnitude of relative error (MRE) and Mean MRE (MMRE) in estimating software project cost in comparison with COCOMO model.
    Keywords: Software Cost Estimation, COCOMO, Meta, Heuristic Algorithms, Optimization
  • علی محمدی *، سید حمیدظهیری
    کارآیی روش های بهینه سازی با استفاده از الگوریتم های ابتکاری، تمایل محققین را برای استفاده از آن ها در مسائل پیچیده مهندسی به صورت چشمگیری افزایش داده است. در این مقاله، مقایسه عملکرد دو الگوریتم مبتنی بر هوش جمعی PSO و IPO و روش تکاملی GA برای محاسبه پهنای کانال (w) ترانزیستورها در جهت مجتمع سازی بهتر و به منظور بهبود توان مصرفی و تاخیر مدار تغییر دهنده سطح (LEVEL SHIFTER) در تغییر سطح ولتاژ 0.4 به 3 ولت با تکنولوژیCMOS 0.35 میکرومتر مورد ارزیابی قرار گرفت که نتایج شبیه سازی برای مدار نمونه نشان می دهد که مقدار توان مصرفی 24.3 پیکو وات و تاخیر 10.1 نانو ثانیه با الگوریتمPSO ، اتلاف توان 46.7 پیکو وات و مقدار تاخیر برابر با 2.7 نانو ثانیه با الگوریتم IPO و مقادیر 44.05 پیکو وات و 4.5 نانو ثانیه با الگوریتم GA حاصل می شود که در مقایسه با مدارهای ارائه شده در پژوهش های مشابه، علاوه بر بهبود چشمگیر توان و تاخیر، کمینه شدن w ها نیز حاصل شده است.
    کلید واژگان: الگوریتم های ابتکاری، تغییر دهنده سطح ولتاژ، بهینه سازی توان و تاخیر، بهبود مجتمع سازی
    Ali Mohammadi *, Seyed-Hamid Zahiri
    The powerfulness and effectiveness of the optimization methods are motivations of the researchers to use them in complex engineering problems. In this paper, the performance of the three optimization algorithms based on swarm intelligence ( IPO, PSO) and evolutionary technique (GA) for calculation the channel's widths of the transistors were evaluated compared with each others. The fitness functions are defined in order to the better integration and to improve the power consumption and delay of Level Shifter circuit (LS) with changing the voltage level of 0.4 to 3 volts using 0.35-um CMOS technology .Simulation results for the sample circuit show that it reach a power consumption of 0.222pW and a delay value of 9.113ns with PSO algorithm, a power consumption of 0.39 nW and delay value of 3.741 ns with IPO algorithm, and values of 0.235 nW and 3.711 ns whit GA algorithm. In addition to a dramatic improvement in power and delay, minimum of channel's widths also were obtained. All implementations of paper were performed in MATLAB and HSPICE.
    Keywords: Heuristic algorithms, Level shifter, Optimization of power, delay, Inclined planes system optimization, Particle swarm optimization, Genetic algorithm
  • Arash Mazidi, Mostafa Fakhrahmad, Mohammadhadi Sadreddini
    The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is a well-known combinatorial optimization problem that holds a central place in logistics management. The Vehicle Routing is an applied task in the industrial transportation for which an optimal solution will lead us to better services, save more time and ultimately increase in customer satisfaction. This problem is classified into NP-Hard problems and deterministic approaches will be time-consuming to solve it. In this paper, we focus on enhancing the capability of local search algorithms. We use six different meta-heuristic algorithms to solve VRP considering the limited carrying capacity and we analyze their performance on the standard datasets. Finally, we propose an improved genetic algorithm and use the ant colony algorithm to create the initial population. The experimental results show that using of heuristic local search algorithms to solve CVRP is suitable. The results are promising and we observe the proposed algorithm has the best performance among its counterparts.
    Keywords: Vehicle Routing Problem, Capacitated Vehicle Routing Problem, Meta, Heuristic Algorithms, Local Search, Genetic Algorithm
  • مریم ده باشیان، سید حمیدظهیری
    یکی از حوزه های تحقیقاتی مهم در پردازش تصویر، فشرده-سازی تصاویر است. تاکنون روش های مختلفی برای فشرده-سازی تصویر ارائه شده است، در این میان شبکه های عصبی مخاطبان زیادی را به خود جذب کرده اند. متداول ترین روش آموزشی شبکه های عصبی، روش پس انتشار خطاست که همگرایی کند و توقف در بهینه های محلی از مهمترین نقاط ضعف آن محسوب می شوند. رویکرد جدید محققین، استفاده از الگوریتم های ابتکاری در فرایند آموزش شبکه های عصبی است. در این مقاله، روش آموزشی نوینی مبتنی بر روش جستجوی گرانشی (GSA) معرفی می شود. روش جستجوی گرانشی آخرین و جدیدترین نسخه از انواع روش های جستجو و بهینه سازی هوش جمعی است. در این روش پاسخ های کاندید در فضای جستجو اجرامی هستند که توسط نیروی گرانش بر یکدیگر اثر گذاشته و موقعیتشان تغییر می-کند. به تدریج اجرام با برازندگی بهتر دارای جرم بیشتری می-شوند و بر اجرام دیگر تاثیر بیشتری می گذارند. در تحقیق حاضر با استفاده از الگوریتم GSA یک شبکه عصبی MLP به منظور فشرده سازی تصاویر آموزش داده می-شود. برای ارزیابی کارایی فشرده ساز ارائه شده عملکرد آن با الگوریتم بهینه سازی گروه ذرات و روش متداول پس انتشار خطا در فشرده سازی چهار تصویر استاندارد مقایسه می شود. نتایج نهایی گویای قابلیت چشمگیر روش GSA در آموزش شبکه های عصبی MLP می باشد.
    کلید واژگان: الگوریتم های ابتکاری، الگوریتم جستجوی گرانشی، شبکه عصبی چند لایه، فشرده سازی تصویر
    Image compression is one of the important research fields in image processing. Up to now، different methods are presented for image compression. Neural network is one of these methods that has represented its good performance in many applications. The usual method in training of neural networks is error back propagation method that its drawbacks are late convergence and stopping in points of local optimum. Lately، researchers apply heuristic algorithms in training of neural networks. This paper introduces a new training method based on the Gravitational Search Algorithm. Gravitational Search Algorithm is the latest and newest version of swarm intelligence optimization approaches. In this algorithm، the candidate answers in search space are masses that interact with each other by gravitational force and change their positions. Gently، the masses with better fitness obtain more mass and effect on other masses more. In this research، an MLP neural network by GSA method is trained for images compression. In order to efficiency evaluation of the presented compressor، we have compared its performance toward PSO and error back propagation methods in compression of four standard images. The final results show salient capability of the proposed method in training of MLP neural networks.
    Keywords: Heuristic Algorithms, Gravitational Search Algorithm, Multi Layer Neural Network, Image Compression
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