صنایع 18. تجزیه و تحلیل الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)

تجزیه و تحلیل الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)چکیدهبسیاری از مسائل علمی، مهندسی و اقتصادی شامل بهینه سازی مجموعه ای از پارامترها می باشد. این مسائل شامل نمونه هایی همچون به حداقل رسانی اتلاف در شبکه برق با یافتن تنظیمات بهینه بخش ها، یا تقویت شبکه عصبی برای تشخیص تصویر چهره افراد می باشد. الگوهای بهینه سازی بیشماری مطرح شده اند تا به حل این مشکلات ، با درجلت مختلفی از موفقیت بپردازند. بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) تکنیک نسبتا جدیدی می باشد که به صورت تجربی نشان داده شده است که دارای عملکرد خوبی بر روی بسیاری از این مسائل بهینه سازی می باشد. این مقاله مدل نظری را ارائه می دهد که می تواند برای شرح رفتار بلندمدت الگوریتم مورد استفاده قرار گیرد. نسخه پیشرفته بهینه کننده ازدحام ذرات ایجاد شده و نشان داده شده که دارای همگرایی تضمین شده ای بر روی سطح محلی می باشد.این الگوریتم رو به توسعه بوده، که منجر به الگوریتم هایی با همگرایی تضمین شده در سطح جهانی شده است. مدلی برای ایجاد الگوریتم های PSO مشترک ایجاد شده است، که منتهی به معرفی دو الگوریتم مبتنی بر PSO جدید شده است. شواهد تجربی نیز ارائه شده تا به پشتیبانی از خصوصیات نظری پیش بینی شده توسط مدل های مختلف، با استفاده از فعالیت های مبنا ترکیبی برای بررسی مشخصه های ویژه بپردازد. سپس الگوریتم های مختلف مبتنی بر PSO ،در مورد  فعالیت تقویت شبکه های عصبی اعمال می گردد که به ادغام نتایج حاصل شده بر روی فعالیت های مبنا ترکیبی بپردازد.

برق 70. الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات مبتنی بر مالتی ایجنت ترکیبی برای توزیع اقتصادی برق

الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات مبتنی بر مالتی ایجنت ترکیبی برای توزیع اقتصادی برق

چکیده - این مقاله یک تکنیک بهینه سازی ازدحام ذرات مبتنی بر مالتی ایجنت ترکیبی (HMAPSO) را معرفی می‌کند که برای توزیع اقتصادی برق به کار گرفته شده است. روش قدیمی بهینه سازی ازدحام ذرات(PSO) دارای معایبی چون تنظیم متغیرها، تصادفی بودن و یکتایی پاسخ است. الگوریتم جدید تکنیک‌های جستجوی قطعی، سیستم مالتی ایجنت (MAS)، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) و فرایند تصمیم گیری زنبوری را با هم ترکیب می‌کند. لذا به کمک جستجوی قطعی، بهینه سازی ازدحام ذرات مالتی ایجنت و زنبوری، HMAPSO قادر است بهینه سازی را تحقق دهد. مساله توزیع اقتصادی برق یک مساله بهینه سازی محدودشده غیرخطی است. تکنیک‌های بهینه سازی کلاسیک مثل روش‌های جستجوی مستقیم و گرادیان قادر نیستند پاسخ بهینه کلی را بدست دهند. سایر الگوریتم‌های تکاملی تنها یک پاسخ تا حدودی خوب را فراهم می‌کنند. برای نشان دادن توانمندی الگوریتم ارائه شده، این الگوریتم به مواردی با 13 و 40 ژنراتور اعمال می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که ابن الگوریتم در یافتن پاسخ کلی نسبت به همتاهای خود بسیار صحیح و قوی‌تر است. 

صنایع 18. تجزیه و تحلیل الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)

تجزیه و تحلیل الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)چکیدهبسیاری از مسائل علمی، مهندسی و اقتصادی شامل بهینه سازی مجموعه ای از پارامترها می باشد. این مسائل شامل نمونه هایی همچون به حداقل رسانی اتلاف در شبکه برق با یافتن تنظیمات بهینه بخش ها، یا تقویت شبکه عصبی برای تشخیص تصویر چهره افراد می باشد. الگوهای بهینه سازی بیشماری مطرح شده اند تا به حل این مشکلات ، با درجلت مختلفی از موفقیت بپردازند. بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) تکنیک نسبتا جدیدی می باشد که به صورت تجربی نشان داده شده است که دارای عملکرد خوبی بر روی بسیاری از این مسائل بهینه سازی می باشد. این مقاله مدل نظری را ارائه می دهد که می تواند برای شرح رفتار بلندمدت الگوریتم مورد استفاده قرار گیرد. نسخه پیشرفته بهینه کننده ازدحام ذرات ایجاد شده و نشان داده شده که دارای همگرایی تضمین شده ای بر روی سطح محلی می باشد.این الگوریتم رو به توسعه بوده، که منجر به الگوریتم هایی با همگرایی تضمین شده در سطح جهانی شده است. مدلی برای ایجاد الگوریتم های PSO مشترک ایجاد شده است، که منتهی به معرفی دو الگوریتم مبتنی بر PSO جدید شده است. شواهد تجربی نیز ارائه شده تا به پشتیبانی از خصوصیات نظری پیش بینی شده توسط مدل های مختلف، با استفاده از فعالیت های مبنا ترکیبی برای بررسی مشخصه های ویژه بپردازد. سپس الگوریتم های مختلف مبتنی بر PSO ،در مورد  فعالیت تقویت شبکه های عصبی اعمال می گردد که به ادغام نتایج حاصل شده بر روی فعالیت های مبنا ترکیبی بپردازد.