بهینه‌سازی گرگ خاکستری با قیود نامعین برای حل غیر محدب مسائل مهندسی

نوع مقاله : مقاله عمران

نویسندگان

1 گروه سنجش‌ از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 ، گروه سنجش‌ از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران

3 گروه مهندسی نقشه،برداری، دانشکده مهندسی، دانشگاه گلستان، علی آباد کتول، ایران

چکیده

در این مقاله یک روش فراابتکاری بهبود یافته برای حل یک نوع از چالش ‌برانگیزترین مسائل غیرخطی موسوم به مسائل غیرمحدب پیشنهاد شده است. در این نوع از مسائل، ما با بیش از یک کمینه روبرو هستیم که همه‌ی آن‌ها منجر به جواب صحیح نمی‌شوند. این روش مبتنی بر تجهیز الگوریتم فراابتکاری گرگ خاکستری با قیود نامعین براساس روش دیپیلو و گریپو است. اگرچه اشکال مختلفی از الگوریتم گرگ خاکستری در چند سال اخیر ارائه شده‌اند، هیچ یک از آن‌ها قیود نامعین را به شکلی که در این‌جا ارائه می‌شود، در نظر نمی‌گیرند. مزیت اصلی الگوریتم پیشنهادی در کاربردهای مهندسی، حل مسائل بهینه‌سازی غیرمحدب است که در آن روش‌های تحلیلی ممکن است در کمینه محلی گیر کنند، در حالی که الگوریتم مذکور در کمینه‌ی جهانی به جواب می‌رسد. ضمنا در مقایسه‌ی با برخی روش‌های فرابتکاری شناخته شده، الگوریتم مذکور به تکرار کمتری نیاز دارد. با چهار تابع آزمون ریاضی و یک مثال ژئودتیکی، کارایی روش پیشنهادی ارزیابی می‌شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Grey wolf optimization with inequality constraints for non-convex optimization with application to engineering science

نویسندگان [English]

  • Somayeh Ebrahimzadeh 1
  • Seyed Kazem َAlavipanah 2
  • Sara Attarchi 1
  • Vahid Mahboub 3
1 Department of Remote Sensing and GIS, Faculty of Geography, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Department of Remote Sensing and GIS, Faculty of Geography, University of Tehran, Tehran, Iran
3 Department of Surveying Engineering, Faculty of Engineering, Golestan University, Aliabad Katoul, Iran
چکیده [English]

Here, an improved meta heuristic method is proposed to solve one of the most challenging nonlinear problems , known as non convex problems . In this type of problem, , we are faced with more than one minimum, all of which do not lead to the correct solution. This method is based on equipping the grey wolf meta heuristic algorithm with inequality constraints . Although various forms of the grey wolf algorithm have been proposed in the last few years, , none of them included inequality constraints, especially in the form presented here . The main advantage of the proposed algorithm in engineering applications is solving non convex optimization problems , where analytical methods may get stuck in a local minimum,, while the aforementioned algorithm is located in a global minimum . With two mathematical test , functions and one geodetic example, the efficiency of the proposed approach is evaluated.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Non-convex problem
  • Optimization
  • Inequality constraints
  • GWO