تعداد نشریات | 39 |
تعداد شمارهها | 1,115 |
تعداد مقالات | 8,109 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,999,921 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,265,281 |
الگوریتم تکاملی مبتنی بر مدل با استفاده از خوشه بندی فازی C-میانگین و تحلیل مولفه های اصلی | ||
مجله نوآوری های فناوری اطلاعات و ارتباطات کاربردی | ||
دوره 1، شماره 3، آذر 1400، صفحه 1-12 اصل مقاله (1.05 M) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی-تخصصی | ||
نویسنده | ||
پژمان غلام نژاد* | ||
دانشکده مهندسی رایانه و فناوری اطلاعات، دانشگاه علوم و فنون هوایی شهید ستاری | ||
تاریخ دریافت: 16 تیر 1400، تاریخ بازنگری: 30 مهر 1400، تاریخ پذیرش: 17 اسفند 1400 | ||
چکیده | ||
ساختار عملگرها در بیشتر الگوریتمهای تکاملی چند هدفه سنتی بر اساس قوانین ثابت اکتشافی مانند تقاطع و جهش است که قادر به یادگیری ساختارها یا خصوصیات مسائل بهینهسازی نیستند. برای تجهیز الگوریتمهای تکاملی به تواناییهای یادگیری، اخیراً الگوریتمهای تکاملی مبتنی بر مدل ارائهشده است. در الگوریتمهای تکاملی مبتنی بر مدل، عملگرهای ابتکاری با مدلهای یادگیری ماشین مانند مدلهای آموزش و نمونه جایگزین میشوند. در این مقاله یک الگوریتم تکاملی چند هدفه مبتنی بر مدل ارائهشده است که در آن هر نسل، یک ناحیه محتمل از فضای جستجو، بهوسیله یک مدل احتمالی، میشود. بر روی ناحیه محتمل در فضای جستجو، که همان نقاط غالب، با مرتبه بهتر میباشند، خوشهبندی یا بر اساس روشهای فازی انجام میگیرد و یا اینکه بر روی نقاط غالب با مرتبه اول، یک عملگر انتخاب مسابقهای ازدحام، صورت میپذیرد تا نقاط بافاصله نزدیک به هم، حذف شوند و نتیجه حاصل بهعنوان نقاط مرکزی خوشهها در نظر گرفته میشود و سپس، خوشهبندی بر اساس نزدیکترین همسایهها، صورت میپذیرد. از الگوریتم تجزیه تحلیل مؤلفههای اصلی، که بهترین روش برای کاهش ابعاد داده بهصورت خطی میباشد، برای مدلسازی، استفادهشده است. راهحلهای جدید از مدل ساختهشده، بر اساس یک توزیع نرمال، بهدستآمده میآیند. روش پیشنهادی مورد آزمایش قرارگرفته است و نتایج حاصل از آن با روش الگوریتمهای ژنتیک مرتبسازی نامغلوب، مقایسه شده است. نتایج نشان میدهد که این روش سریعتر از روشهای قبلی میباشد و با تعداد کمتری تکرار و ارزیابی توابع، نتایج بهتری بهدست میآید. | ||
کلیدواژهها | ||
عملگر انتخابی ازدحام؛ الگوریتمهای تکاملی چند هدفه مبتنی بر مدل؛ خوشهبندی فازی؛ بهینهسازی چند هدفه؛ تحلیل مولفههای اساسی | ||
مراجع | ||
[1] H. Ma, H. Wei, Y. Tian, R. Cheng, and X. Zhang, "A multi-stage evolutionary algorithm for multi-objective optimization with complex constraints," Information Sciences, vol. 560, pp. 68-91, 2021.## [2] R. Cheng, C. He, Y. Jin, and X. Yao, "Model-based evolutionary algorithms: a short survey," Complex & Intelligent Systems, vol. 4, no. 4, pp. 283-292, 2018.## [3] M. Laumanns and J. Ocenasek, "Bayesian optimization algorithms for multi-objective optimization," in International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, 2002, pp. 298-307: Springer.## [4] P. A. Bosman and D. Thierens, "Multi-objective Optimization with the Naive $$\mathbb {M} $$ ID $$\mathbb {E} $$ A," in Towards a New Evolutionary Computation: Springer, 2006, pp. 123-157.## [5] M. Pelikan, K. Sastry, and D. E. Goldberg, "Multiobjective hBOA, clustering, and scalability," in Proceedings of the 7th annual conference on Genetic and evolutionary computation, 2005, pp. 663-670.## [6] Y. Wang, J. Xiang, and Z. Cai, "A regularity model-based multiobjective estimation of distribution algorithm with reducing redundant cluster operator," Applied Soft Computing, vol. 12, no. 11, pp. 3526-3538, 2012.## [7] Q. Zhang, A. Zhou, and Y. Jin, "RM-MEDA: A regularity model-based multiobjective estimation of distribution algorithm," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 12, no. 1, pp. 41-63, 2008.## [8] K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, and T. Meyarivan, "A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II," IEEE transactions on evolutionary computation, vol. 6, no. 2, pp. 182-197, 2002.## [9] R. Cheng, Y. Jin, K. Narukawa, and B. Sendhoff, "A multiobjective evolutionary algorithm using Gaussian process-based inverse modeling," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 19, no. 6, pp. 838-856, 2015.## [10] B. Li, J. Li, K. Tang, and X. Yao, "Many-objective evolutionary algorithms: A survey," ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 48, no. 1, pp. 1-35, 2015.## [11] P. D. Pantula, S. S. Miriyala, and K. Mitra, "An evolutionary neuro-fuzzy C-means clustering technique," Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 89, p. 103435, 2020.## [12] I. Škrjanc, J. A. Iglesias, A. Sanchis, D. Leite, E. Lughofer, and F. Gomide, "Evolving fuzzy and neuro-fuzzy approaches in clustering, regression, identification, and classification: a survey," Information Sciences, vol. 490, pp. 344-368, 2019.## [13] R. Babuka, P. Van der Veen, and U. Kaymak, "Improved covariance estimation for Gustafson-Kessel clustering," in 2002 IEEE World Congress on Computational Intelligence. 2002 IEEE International Conference on Fuzzy Systems. FUZZ-IEEE'02. Proceedings (Cat. No. 02CH37291), 2002, vol. 2, pp. 1081-1085: IEEE.## [14] I. K. Fodor, "A survey of dimension reduction techniques," Lawrence Livermore National Lab., CA (US)2002.## [15] L. I. Smith, "A tutorial on principal components analysis," 2002.## [16] M. Li and X. Yao, "Quality Evaluation of Solution Sets in Multiobjective Optimisation: A Survey."## [17] D. A. Van Veldhuizen and G. B. Lamont, "Evolutionary computation and convergence to a pareto front," in Late breaking papers at the genetic programming 1998 conference, 1998, pp. 221-228.## [18] H. Wang, Y. Jin, and X. Yao, "Diversity assessment in many-objective optimization," IEEE transactions on cybernetics, vol. 47, no. 6, pp. 1510-1522, 2017.## [19] J. R. Schott, "Fault Tolerant Design Using Single and Multicriteria Genetic Algorithm Optimization," Air Force Inst Of Tech Wright-Patterson Afb Oh1995.## [20] A. Goli, H. K. Zare, R. Tavakkoli‐Moghaddam, and A. Sadegheih, "Multiobjective fuzzy mathematical model for a financially constrained closed‐loop supply chain with labor employment," Computational Intelligence, 2019.## [21] A. Zhou, Q. Zhang, Y. Jin, E. Tsang, and T. Okabe, "A model-based evolutionary algorithm for bi-objective optimization," in Evolutionary Computation, 2005. The 2005 IEEE Congress on, 2005, vol. 3, pp. 2568-2575: IEEE.## [22] K. Deb, Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. John Wiley & Sons, 2001.## [23] W. Mkaouer et al., "Many-objective software remodularization using NSGA-III," ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), vol. 24, no. 3, pp. 1-45, 2015.## [24] R. Asadzadeh Pourkarimi, R. Ghaffarpour , A.Khan Ahmadi, " Delay Forecast in the Control System Based on Internet Using the Meta-Heuristic Methods and Comparing Methods with each Others," Journal of “Innovations of Applied Information and Communication Technologies, vol. 1, no. 1, pp. 45-52, 1398.## [25]http://bimk.ahu.edu.cn/index.phps=/Index/Softwar/index.html.## | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 168 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 142 |