memetic algorithm
در نشریات گروه فناوری اطلاعات-
در این مقاله به بررسی مشکلات مربوط به مسیریابی و موقعیت یابی با متغیرهای واقعی و بررسی سوالات مربوطه می پردازیم. این تصمیمات مهندسی، موجودی و بهینه سازی در یک سیستم زنجیره تامین چندلایه شامل تامین کنندگان، انبارها و خریداران مختلف گرفته می شود. ما به دنبال راه های جدیدی برای مدیریت مکان و مسیریابی کارآمد و موثر هستیم. به منظور افزایش کارایی و دستیابی به نتایج بهینه، از روش های اکتشافی و فراابتکاری استفاده شده است. در تکنیک های فراابتکاری، معمولا از تکنیک ترکیبی برای افزایش عملکرد استفاده می شود. بنابراین، این مقاله مروری به بررسی روش های فراابتکاری و تحلیل مشکلات مکان با استفاده از کمیت های مختلف می پردازد. همچنین مزایا و معایب هر روش را برای حل بهینه این مشکلات بررسی می کند تا روش های کاربردی و کارآمد را معرفی کند.
کلید واژگان: تحقیق در عملیات، فراابتکاری، هیبریداسیون، الگوریتم ممتیکIn this article, we will examine the problems related to routing and positioning with real variables and examine the related questions. These engineering, inventory and optimization decisions are made in a multi-layered supply chain system, including suppliers, warehouses and different buyers. We are looking for new ways to manage location and routing efficiently and effectively. In order to increase efficiency and achieve optimal results, exploratory and meta-heuristic methods have been used. In meta-heuristic techniques, a combination technique is usually used to increase performance. Therefore, this review article examines meta-heuristic methods and analysis of location problems using different quantities. It also examines the advantages and disadvantages of each method to optimally solve these problems in order to introduce practical and efficient methods
Keywords: Operations Research, Meta-Heuristic, Hybridization, Memetic Algorithm -
Wireless sensor networks include sensor nodes communicating each other through wireless links for effective data collection and routing. These wireless nodes are of limited processing power, memory, communication range, channel band width, and battery capacity, from among which the most important is limited capacity of batteries which are unchangeable, under many conditions. The limitation encourages designing efficient protocols in terms of energy consumption. Using clustering is one of the methods to optimize energy consumption. On the other hand, a technical challenge in successful expansion of wireless sensor networks and their exploitation is effective usage made of limited channel band width. To overcome the challenge, one of the methods is dividing schedule of channel usage through TDMA method (Time-Division Multiple Access) so that each cluster head node creates a schedule for transmission of data from member nodes of the cluster through TDMA. Accordingly, in the paper, a distributed routing protocol based on clustering through usage of mimetic algorithm and time-sharing approach is proposed; and, it is capable of optimizing energy consumption and throughput rate, as well as reducing delay. The simulation results are indicative of better performance of proposed method, compared to IEEE 802.15.4 Standard.
Keywords: ireless sensor network, Clustering, Memetic algorithm, Time-division multiple access, IEEE 802.15.4 Standard -
طراحی یک سیستم آموزشی، کار وقت گیر و پر هزینه ای است. از این رو ایجاد یک درس الکترونیکی مطابق با ویژگی های هر فراگیر به منظور کاهش زمان یادگیری و افزایش بهره وری آموزشی از اهمیت بسیاری برخوردار است. هدف از این پژوهش، تولید درس الکترونیکی مطابق با ویژگی های یادگیری هر دانش آموز، با استفاده از برخی استانداردهای آموزش الکترونیک، تیوری های آموزشی و الگوریتم ممتیک و همچنین ارزیابی نتایج آموزشی این روش است. در مرحله تالیف درس، برای آموزش هر مفهوم، یک دسته از حداکثر فعالیت های یادگیری ممکن، با منابع آموزشی مختلف از قبیل اسلاید، سخنرانی و غیره ایجاد می شود. تناسب بین فعالیت ها و ویژگی های یادگیری دانش آموز با استفاده از تیوری فلدر در سبک های یادگیری و تیوری بلوم در طبقه بندی سطوح دانش به دست می آید. سبک یادگیری دانش آموز با پرسش نامه فلدر و سطح دانش او با آزمون های طراحی شده بر طبق تیوری بلوم استخراج شد. الگوریتم ممتیک، مسیر یادگیری را که شامل چینش مناسبی از همین فعالیت هاست، در اختیار دانش آموز قرار می دهد. جامعه آماری این پژوهش، دانش آموزان دختر سال سوم رشته رایانه شهر زاهدان بودند. از این جامعه تعداد 40 نفر به طور تصادفی انتخاب شدند. 20 نفر با سیستم پیشنهادی آموزش دیدند و 20 نفر دیگر این درس را به طور سنتی آموختند. مقایسه ای از لحاظ بررسی کیفیت آموزش بین دو گروه انجام شد که نتایج حاکی از کیفیت مطلوب روش پیشنهادی بود.کلید واژگان: استانداردهای آموزشی، الگوریتم ممتیک، مسیر یادگیری، یادگیری الکترونیکیDesigning an educational system is costly and a time consuming task, hence, providing electronic learning modules according to the characteristics of each learner in order to reduce the learning time and increase productivity of education is very important. The purpose of this study is to provide an electronic module according to the learning characteristics of each student, using some of the e-Learning standards, learning theories , memetic algorithm and also assess the learning outcomes of this approach. At the stage of subject preparation to teach each concept, a set of maximum possible learning activities is provided with different materials such as slides, lectures, etc. The compatibility between the activities and characteristics of student who want to learn is produced based on the theory of Folder on learning styles and Bloom's theory for knowledge classification. Student learning styles are designed based on a questionnaire using Folder approach and testing of his/her knowledge is extracted based on Bloom's theory and learning path which is include the proper ordering of learning activities is produced based on memetic algorithm. The populations of this study were 40 girls of third-year computer science class of high school in Zahedan. They were selected randomly. They have been subdivided into two groups of 20 randomly. The proposed system is trained with 20 people and 20 people have traditionally learned their lesson. Comparison between the proposed approach and traditional method in term of quality of education were performed. The results indicate that the proposed method has good quality.Keywords: Educational Standards, Memetic Algorithm, Learning Path, e-Learning
-
In this article, a Multi-Objective Memetic Algorithm (MA) for rule learning is proposed. Prediction accuracy and interpretation are two measures that conflict with each other. In this approach, we consider accuracy and interpretation of rules sets. Additionally, individual classifiers face other problems such as huge sizes, high dimensionality and imbalance classes’ distribution data sets. This article proposed a way to handle imbalance classes’ distribution. We introduce Multi-Objective Memetic Rule Learning from Decision Tree (MMDT). This approach partially solves the problem of class imbalance. Moreover, a MA is proposed for refining rule extracted by decision tree. In this algorithm, a Particle Swarm Optimization (PSO) is used in MA. In refinement step, the aim is to increase the accuracy and ability to interpret. MMDT has been compared with PART, C4.5 and DTGA on numbers of data sets from UCI based on accuracy and interpretation measures. Results show MMDT offers improvement in many cases.Keywords: C4.5, Memetic Algorithm, rule sets, Particle Swarm 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.