metaheuristic algorithms
در نشریات گروه فناوری اطلاعات-
The aim of the present study is to predict audit failure using metaheuristic algorithms in companies listed on the Tehran Stock Exchange. To achieve this objective, 1,848 firm-year observations (154 companies over 12 years) were collected from the annual financial reports of companies listed on the Tehran Stock Exchange during the period from 2011 to 2022. In this study, four metaheuristic algorithms (including Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), and Bee Colony Optimization (BCO)) were utilized, as well as two methods for selecting the final research variables (the two-sample t-test and the forward stepwise selection method) to create the model. The results from the metaheuristic algorithms indicate that the overall accuracy of the GA, PSO, ACO, and BCO algorithms is 95.3%, 94.5%, 90.6%, and 92.8%, respectively, demonstrating the superiority of the Genetic Algorithm (GA) compared to other metaheuristic algorithms. Furthermore, the overall results from the variable selection methods indicate the efficiency of the stepwise method. Therefore, in companies listed on the Tehran Stock Exchange, the stepwise method and the Genetic Algorithm (GA) provide the most efficient model for predicting audit failure.
Keywords: Audit Failure, Prediction, Metaheuristic Algorithms -
یکی از مهم ترین مشکلات درجهان، افزایش هزینه ها در حوزه سلامت است؛ از پژوهش های مهم سال های اخیر برای کاهش این هزینه ها، پیش بینی بیماری ها می باشد. بیماری های کبد یکی از بیماری های جدی در جهان است، زیرا کبد نقش حیاتی در بدن انسان دارد و هرگونه اختلال در کبد باعث مشکلات جدی و جبران ناپذیری در بدن می شود. اغلب بیماری های کبدی تا مراحل پیشرفته، علایم خاصی را نشان نمی دهند. نداشتن علایم در مراحل اولیه ممکن است موجب تشخیص نادرست بیماری توسط بسیاری از پزشکان گردد که این تشخیص نادرست می تواند منجر به درمان اشتباه و تجویز داروی نامناسب و در نتیجه ایجاد عوارض حاد و بلند مدت این بیماری و یا مشکلات دیگر گردد. بنابراین تشخیص زودتر و دقیق تر مشکلات کبدی به کمک تجزیه و تحلیل دقیق ویژگی های موثر یک سیستم تشخیص پزشکی اتوماتیک، جهت درمان صحیح و پیشگیری از آسیب های جدی به این عضو حیاتی، ضروری به نظر می رسد. به همین منظور استفاده از تکنیک های داده کاوی، یادگیری ماشین و بهره گیری از الگوریتم های فراابتکاری جهت ارایه مدلی هوشمند برای تشخیص زودهنگام این بیماری لازم و ضروری می باشد. بر این اساس هدف این پژوهش بررسی جامع بر بیمار های کبدی، روش های تشخیص و پیش بینی این بیماری ها توسط تکنیک های یادگیری ماشین و الگوریتم های فراابتکاری از نظر اهداف، محدودیت ها و قابلیت ها در حوزه پزشکی می باشد. نتایج گویا این است الگوریتم جنگل تصادفی، شبکه های فازی عصبی و الگوریتم بردار پشتیبان نسبت به الگوریتم های فراابتکاری راه-حل های تقریبی را سریع تر پیدا می کنند و همچنین در مقایسه با الگوریتم های قطعی معمولا نتایج بهتری را ارایه می-دهند، همچنین از میان مجموعه داد های بیمارهای کبدی مجموعه داده ILPD به دلیل دسترسی آسان تر و ابزار MATLAB به دلیل سادگی و قابل فهم بودن بیشترین کاربرد را در تشخیص و پیش بینی بیماری های کبد دارند.
کلید واژگان: بیماری های کبد، تشخیص و پیش بینی هوشمند، داده کاوی، تکنیک های یادگیری ماشین، الگوریتم های فرابتکاریOne of the most important problems in the world is the increase in costs in the field of health. One of the important research in recent years to reduce these costs is the prediction of diseases. Liver diseases are one of the most serious diseases in the world, because the liver plays a vital role in the human body, and any liver disorder causes serious and irreparable problems in the body. Most liver diseases do not show specific symptoms until advanced stages. Not having symptoms in the early stages may lead to the wrong diagnosis of the disease by many doctors, and this wrong diagnosis can lead to the wrong treatment and prescription of inappropriate medicine, and as a result, the creation of acute and long-term symptoms of this disease or other problems. Therefore, earlier and more accurate diagnosis of liver problems with the help of detailed analysis of the effective features of an automatic medical diagnosis system, for correct treatment and prevention of serious damage to this vital organ, seems necessary. For this purpose, it is necessary to use data mining techniques, machine learning and innovative algorithms to provide an intelligent model for early diagnosis of this disease. Therefore, the aim of this research is to comprehensively investigate liver diseases, methods of diagnosis and prediction of these diseases by machine learning techniques and meta-heuristic algorithms in terms of goals, limitations and capabilities in the field of medicine. The results show that random forest algorithm, fuzzy neural networks and support vector machine find approximate solutions faster than meta-initiative algorithms, and also usually get better results compared to deterministic algorithms. Also, among the datasets of liver diseases, the ILPD dataset is the most widely used in the diagnosis and prediction of liver diseases due to its easier access and the MATLAB tool due to its simplicity and comprehensibility.
Keywords: iver diseases, intelligent diagnosis, prediction, Data Mining, Machine learning techniques, metaheuristic algorithms -
با توجه به گسترش روز افزون استفاده از سامانه های اینترنت اشیاء صنعتی یکی از پرکابردترین مکانیزم های امنیتی، سیستم های تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء صنعتی می باشد. در این سیستم ها از تکنیک های یادگیری عمیق به طور فزآینده ای برای شناسایی حملات، ناهنجاری ها یا نفوذ استفاده می شود. در یادگیری عمیق مهم ترین چالش برای آموزش شبکه های عصبی، تعیین فراپارامترهای اولیه در این شبکه ها است. ما برای غلبه بر این چالش، به ارایه ی رویکردی ترکیبی برای خودکارسازی تنظیم فراپارامتر در معماری یادگیری عمیق با حذف عامل انسانی پرداخته ایم. در این مقاله یک سیستم تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء صنعتی مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه عصبی بازگشتی مبتنی بر حافظه کوتاه مدت (LSTM) با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) و وال (WOA) ارایه شده است. این سیستم یک روش ترکیبی براساس شبکه های عصبی و الگوریتم های فراابتکاری برای بهبود عملکرد شبکه عصبی در راستای افزایش نرخ تشخیص و کاهش زمان آموزش شبکه های عصبی می باشد. در روش ما با درنظر گرفتن الگوریتم PSO-WOA، فراپارامترهای شبکه عصبی بدون دخالت عامل انسانی و به صورت خودکار تعیین شده است. در این مقاله از مجموعه داده ی UNSW-NB15 برای آموزش و آزمایش استفاده شده است. در این پژوهش، الگوریتم PSO-WOA با محدود کردن فضای جستجو، فراپارامترهای شبکه عصبی را بهینه کرده و شبکه عصبی CNN-LSTM با فراپارامترهای تعیین شده آموزش دیده است. نتایج پیاده سازی حکایت از آن دارد که علاوه بر خودکارسازی تعیین فراپارامترهای شبکه ی عصبی، نرخ تشخیص روش ما 98.5 درصد بوده که در مقایسه با روش های دیگر بهبود مناسبی داشته است.
کلید واژگان: سیستم تشخیص نفوذ، اینترنت اشیاء صنعتی، الگوریتم های فراابتکاری، شبکه عصبیDue to the increasing use of industrial Internet of Things (IIoT) systems, one of the most widely used security mechanisms is intrusion detection system (IDS) in the IIoT. In these systems, deep learning techniques are increasingly used to detect attacks, anomalies or intrusions. In deep learning, the most important challenge for training neural networks is determining the hyperparameters in these networks. To overcome this challenge, we have presented a hybrid approach to automate hyperparameter tuning in deep learning architecture by eliminating the human factor. In this article, an IDS in IIoT based on convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural network based on short-term memory (LSTM) using metaheuristic algorithms of particle swarm optimization (PSO) and Whale (WOA) is used. This system uses a hybrid method based on neural networks and metaheuristic algorithms to improve neural network performance and increase detection rate and reduce neural network training time. In our method, considering the PSO-WOA algorithm, the hyperparameters of the neural network are determined automatically without the intervention of human agent. In this paper, UNSW-NB15 dataset is used for training and testing. In this research, the PSO-WOA algorithm has use optimized the hyperparameters of the neural network by limiting the search space, and the CNN-LSTM neural network has been trained with this the determined hyperparameters. The results of the implementation indicate that in addition to automating the determination of hyperparameters of the neural network, the detection rate of are method improve 98.5, which is a good improvement compared to other methods.
Keywords: intrusion detection system, Industrial Internet of Things, metaheuristic algorithms, neural networks -
Improve Spam Detection in the Internet Using Feature Selection based on the Metahuristic AlgorithmsJournal of Advances in Computer Engineering and Technology, Volume:7 Issue: 2, Spring 2021, PP 115 -125Nowadays, spam is a major challenge regarding emails. Spam is a specific type of email that is sent to the network for malicious purposes. Spam plays an important role in stealing information and can include fake links to trick users. Machine learning and data mining techniques such as artificial neural networks are the most applicable methods to detect spam. The multi-layer artificial neural network needs to select the most important features as inputs to reduce the output error for accurate spam detection. In the proposed method, a smart method based on swarm intelligence algorithms is used for feature selection. In this study, a binary version of Emperor Penguin Optimizer (EPO) is used to select more appropriate features. The proposed method uses the selected features for learning and classification in the spam detection process. Experiments in the MATLAB environment on the Spambase dataset show that with the increase in population the error in spam detection in Emails will decrease about 14.61% and with the increase in feature space, it will decrease about 43.85% in the best situation. Experiments show that the proposed method has less error in detecting spam compare to other methods, multilayer artificial neural network, recursive neural network, support vector machine, Bayesian network, and whale optimization algorithm. Experiments show that the error of spam detection in the proposed approach is about 23.57% less than the whale optimization algorithm. Empirical results, obtained through simulations on the Spambase dataset, show our approach outperforms the other existing methods on precision value.Keywords: Spam detection, Feature Selection, metaheuristic algorithms, Emperor Penguin Optimizer(EPO)
-
Health care facility systems are hierarchical as they consist of facilities at different levels such as clinics, health centers, and hospitals. Therefore, finding a proper location for the health care system can be categorized as a hierarchical location problem. Besides, partitioning a given region in a geographical area into different zones is very crucial to make sure the health services are available at their highest possible level for everyone in that region. In this study, an optimization model for the integrated problem of hierarchical location and partitioning under uncertainty in the Iranian healthcare system is proposed. The objective function of this model maximizes the total social utility of districts while workload balance and distance limitation between the zones are considered as the main constraints. Since this study involves NP-hard problems, three metaheuristic algorithms, including Genetic, Salp Swarm Algorithm (SSA), and Grey Wolf Optimizer (GWO) were developed. The numerical results suggest that the Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm indicates a more appropriate level of performance in almost all responses compared to the other algorithms. Therefore, the case study was solved by the Grey Wolf Optimizer (GWO). Based on the results, 10 distrcis with their zones are identified to maximize the overall utility. A sensitivity analysis also performed to show the behavior of the model. It can be stated that the findings of this study can be utilized as a useful management tool in other organizations.
Keywords: Healthcare System, Location problem, Hierarchical Partitioning, Metaheuristic Algorithms -
Journal of Advances in Computer Engineering and Technology, Volume:7 Issue: 1, Winter 2021, PP 35 -54Metaheuristic algorithms are typically population-based random search techniques. The general framework of a metaheuristic algorithm consisting of its main parts. The sections of a metaheuristic algorithm include setting algorithm parameters, population initialization, global search section, local search section, and checking the stopping conditions in a metaheuristic algorithm. In the parameters setting section, the user can monitor the performance of the metaheuristic algorithm and improve its performance according to the problem under consideration. In this study, an overview of the concepts, classifications, and different methods of population initialization in metaheuristic algorithms discussed in recent literature will be provided. Population initialization is a basic and common step between all metaheuristic algorithms. Therefore, in this study, an attempt has been made that the performance, methods, mechanisms, and categories of population initialization in metaheuristic algorithms. Also, the relationship between population initialization and other important parameters in performance and efficiency of metaheuristic algorithms such as search space size, population size, the maximum number of iteration, etc., which are mentioned and considered in the literature, are collected and presented in a regular format.Keywords: Classification, Clustering, metaheuristic algorithms, Optimization Algorithms
-
فشرده سازی تصاویر یکی از بخش های غیر قابل اجتناب در تقریبا هر سامانه پردازش تصاویر منجمله در سامانه های بازشناسی چهره است. یکی از چالش های اصلی در سامانه های بازشناسی چهره کاهش نرخ بازشناسی به دلیل اعمال فشرده سازی با اتلاف روی تصاویر است. در این مقاله روشی جدید برای بهبود نسبت فشرده سازی تصاویر چهره با تولید جدول های چندی سازی جدید در روش JPEG با استفاده از الگوریتم های فرامکاشفه ای ارایه شده است. ملاک انتخاب بهترین جدول های چندی سازی، توجه به نرخ بازشناسی تصاویر فشرده شده است. جدول های جدید نه تنها نرخ بازشناسی را کاهش نمی دهند بلکه بطور همزمان قابلیت افزایش نسبت فشرده سازی را نیز دارند. آزمایش ها در بازه های مختلفی از نسبت فشرده سازی با تنظیم پارامتر کیفیت روی مجموعه های مختلف از پایگاه داده FERET صورت گرفته است. نتایج بررسی ها حاکی از حفظ و یا در بعضی موارد افزایش نرخ بازشناسی با وجود افزایش نسبت فشرده سازی روی تصاویر است.کلید واژگان: فشرده سازی چهره، بازشناسی چهره، الگوریتم های فرامکاشفه ایImages compression is an inevitable part of almost any images processing system, including face recognition systems. One of the main challenges in face recognition systems is reduction of recognition ratio due to the lossy compression of the images.In this paper, a new approach for face images compression improve is presented by producing new quantization tables in JPEG method, using metaheuristic algorithms. The criterion for selecting the best quantization tables is the recognition rate of the compressed images. The new tables not only do not reduce the recognition rate, but also have the ability to increase the compression ratio at the same time. Experiments have been performed at different intervals of the compression ratio by adjusting the quality parameter on different sets of the FERET database. The results of the studies indicate that the recognition rate is maintained or in some cases is even increased, despite the increase in the compression rate.Keywords: Image Compression, Face recognition, Metaheuristic Algorithms
-
الگوریتم ژنتیک از معروف ترین روش های حل مسایل بهینه سازی ترکیبیاتی است که کاربردهای متعددی در حوزه های گوناگونی الگوریتم ژنتیک از معروف ترین روش های حل مسایل بهینه سازی ترکیبیاتی است که کاربردهای متعددی در حوزه های گوناگونی همچون برق، کامپیوتر و ریاضی داشته و دارد. نسل بعد در این الگوریتم با انتخاب اعضای جمعیت بر اساس میزان برازندگی آنها صورت می پذیرد. ارتباط اعضا از طریق عملگر ترکیب می باشد و برخی از بهترین اعضا مستقیما به نسل بعد منتقل می شوند. به صورت معمول اعضای ضعیف جمعیت نیز امکان مشارکت در ایجاد نسل بعد را دارند و حذف نمی شوند. در این مقاله، عملگرهای تولید فرزند، از بهترین عضو نسل جاری آگاه هستند و تنها فرزندانی به خوبی بهترین عضو، تولید شده و در نسل بعد قرار می گیرند. شیوه ی پیشنهادی در دو کاربرد رنگ آمیزی و بعدمتریک گراف با روش معمول الگوریتم ژنتیک مورد مقایسه قرار گرفته و برتری آن در حالت متوسط هم از نظر کیفیت و هم سرعت اجرا نسبت به الگوریتم ژنتیک مرسوم، نشان داده شده است.
کلید واژگان: لگوریتم ژنتیک، الگوریتم های فراابتکاری، بعدمتریک گراف، رنگ آمیزی گرافGenetic algorithm is one of the most famous methods for solving Combinatorial Optimization Problems. It had various applications in different field of studies such as Electronics, Computer Science and Mathematics and still has. In this algorithm, the population members which contribute for producing the next generation are selected according to their fitness values. The combination of the members is through Crossover Operator; And in some versions a few of the best members migrate to the next generation directly. Normally, the weak members of population may participate to the next generation. In this study, the combination operators are aware of the best member of generation; Only those child which are as good as the best member, are allowed to form the next generation. The proposed method is applied on graph coloring and finding metric-dimension of graph problems. The results are compared with the common genetic algorithm. Experimental results shows the superior performance of the proposed method in comparison to common genetic algorithm.
Keywords: Genetic Algorithm, Metaheuristic Algorithms, Metric Dimension of Graphs, Graph Coloring
- 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.