الگوریتم بهبودیافته گرگ خاکستری مبتنی بر شرایط برای حل مسائل بهینه‌سازی سراسری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

دانشکده مهندسی کامپیوتر، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف‌آباد، ایران

چکیده

بسیاری از مسائل بهینه‌سازی دنیای واقعی، مسائلی پیچیده با ابعاد بالا هستند که با افزایش ابعاد، فضای جواب به صورت نمایی افزایش می‌یابد. از این رو الگوریتم‌های دقیق که تمام فضای مسأله را برای یافتن جواب پیمایش می‌کنند، در زمان قابل قبولی نمی-توانند به جواب دست یابند و از الگوریتم‌های تقریبی برای حل این مسائل استفاده می‌شوند. از دسته این الگوریتم‌ها، می‌توان به الگوریتم‌های فراابتکاری اشاره کرد که نشان داده‌اند کارایی خوبی دارند. الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری از جمله‌ی این الگوریتم‌ها است. اما ساختار الگوریتم، توانایی اکتشاف آن را برای حل مسائل پیچیده با ابعاد بالا محدود می‌کند و در اواسط اجرای الگوریتم ممکن است به دام بهینه‌های محلی گرفتار گردد. در این حالت به تدریج تنوع جمعیت کم می‌گردد و در برخی موارد قادر به فرار از این بهینه‌های محلی نیست و دچار همگرایی زودرس می‌گردد. از این رو، در این تحقیق، نسخه بهبود یافته‌ای از الگوریتم گرگ خاکستری به نام الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری مبتنی بر شرایط ارائه می‌گردد، که با جداسازی مرحله اکتشاف از بهره برداری و فراهم آوردن امکان فرار از بهینه‌های محلی در هر تکرار، همچنین بهبود توازن بین اکتشاف و بهره‌برداری، راه‌حل‌های جدیدی ارائه می‌دهد که در صورت بهتر بودن جایگزین راه‌حل‌های قبلی می‌شوند. الگوریتم پیشنهادی با چند نسخه از الگوریتم‌های بهبود یافته گرگ خاکستری، همچنین الگوریتم‌های بهینه‌سازی ازدحام ذرات، کفتار خالدار، شاهین هریس، اسب وحشی، عقاب و کرکس آفریقایی که از جمله الگوریتم‌های فراابتکاری بسیار جدید هستند، برای یافتن نقاط بهینه در توابع بهینه‌سازی CEC2018 و پارامترهای مسأله مهندسی طراحی مخزن فشار مقایسه شده است. نتایج ارزیابی، حاکی از بهبود قابل توجه نتایج الگوریتم پیشنهادی نسبت به سایر الگوریتم‌های مورد مقایسه است.

کلیدواژه‌ها


[1]          Z. Beheshti, S. M. Shamsuddin, S. Hasan, and N. E. Wong, “Improved centripetal accelerated particle swarm optimization,” Int. J. Adv. Soft Comput. its Appl., vol. 8, no. 2, pp. 1–26, 2016.
[2]          R. Salgotra, U. Singh, S. Singh, G. Singh, and N. Mittal, “Self-adaptive salp swarm algorithm for engineering optimization problems,” Appl. Math. Model., vol. 89, pp. 188–207, 2021.
[3]          H. Majani and M. Nasri, “Water Streams Optimization (WSTO): A new Metaheuristic Optimization method in High-Dimensional Problems,” J. Soft Comput. Inf. Technol., vol. 10, no. 1, pp. 36–51, 2021.
[4]          R. Sabbagh Gol and N. Daneshpour, “An Improved View Selection Algorithm in Data Warehouses by Shuffled Frog Leaping Algorithm in 0/1 Knapsack Problem,” J. Soft Comput. Inf. Technol., vol. 9, no. 3, pp. 163–179, 2020.
[5]          Z. Beheshti, “UTF: Upgrade transfer function for binary meta-heuristic algorithms,” Appl. Soft Comput., vol. 106, p. 107346, 2021.
[6]          Z. Beheshti, “BMNABC: Binary Multi-Neighborhood Artificial Bee Colony for High-Dimensional Discrete Optimization Problems,” Cybern. Syst., vol. 49, no. 7–8, pp. 452–474, 2018.
[7]          S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, “Grey wolf optimizer,” Adv. Eng. Softw., vol. 69, pp. 46–61, 2014.
[8]          M. Liu, K. Luo, J. Zhang, and S. Chen, “A stock selection algorithm hybridizing grey wolf optimizer and support vector regression,” Expert Syst. Appl., vol. 179, p. 115078, 2021.
[9]          W. Xie, W.-Z. Wu, C. Liu, T. Zhang, and Z. Dong, “Forecasting fuel combustion-related CO2 emissions by a novel continuous fractional nonlinear grey Bernoulli model with grey wolf optimizer,” Environ. Sci. Pollut. Res., vol. 28, no. 28, pp. 38128–38144, 2021.
[10]        D. Hasterok, R. Castro, M. Landrat, K. Pikoń, M. Doepfert, and H. Morais, “Polish Energy Transition 2040: Energy Mix Optimization Using Grey Wolf Optimizer,” Energies , vol. 14, no. 2. 2021.
[11]        S. N. Makhadmeh et al., “Smart Home Battery for the Multi-Objective Power Scheduling Problem in a Smart Home Using Grey Wolf Optimizer,” Electronics , vol. 10, no. 4. 2021.
[12]        N. Thakur, Y. K. Awasthi, and A. S. Siddiqui, “Reliability analysis and power quality improvement model using enthalpy based grey wolf optimizer,” Energy Syst., vol. 12, no. 1, pp. 31–59, 2021.
[13]        E. Uzlu, “Estimates of greenhouse gas emission in Turkey with grey wolf optimizer algorithm-optimized artificial neural networks,” Neural Comput. Appl., 2021.
[14]        M. H. Nadimi-Shahraki, S. Taghian, and S. Mirjalili, “An improved grey wolf optimizer for solving engineering problems,” Expert Syst. Appl., vol. 166, p. 113917, 2021.
[15]        K. Luo, “Enhanced grey wolf optimizer with a model for dynamically estimating the location of the prey,” Appl. Soft Comput., vol. 77, pp. 225–235, 2019.
[16]        M. Banaie-Dezfouli, M. H. Nadimi-Shahraki, and Z. Beheshti, “R-GWO: Representative-based grey wolf optimizer for solving engineering problems,” Appl. Soft Comput., vol. 106, p. 107328, 2021.
[17]        Y. Li, X. Lin, and J. Liu, “An Improved Gray Wolf Optimization Algorithm to Solve Engineering Problems,” Sustainability , vol. 13, no. 6. 2021.
[18]        M. Kohli and S. Arora, “Chaotic grey wolf optimization algorithm for constrained optimization problems,” J. Comput. Des. Eng., vol. 5, no. 4, pp. 458–472, 2018.
[19]        W. Long, J. Jiao, X. Liang, and M. Tang, “An exploration-enhanced grey wolf optimizer to solve high-dimensional numerical optimization,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 68, pp. 63–80, 2018.
[20]        Z. Yue, S. Zhang, and W. Xiao, “A Novel Hybrid Algorithm Based on Grey Wolf Optimizer and Fireworks Algorithm,” Sensors , vol. 20, no. 7. 2020.
[21]        X. Zhang, Q. Lin, W. Mao, S. Liu, Z. Dou, and G. Liu, “Hybrid Particle Swarm and Grey Wolf Optimizer and its application to clustering optimization,” Appl. Soft Comput., vol. 101, p. 107061, 2021.
[22]        W. Long, S. Cai, J. Jiao, M. Xu, and T. Wu, “A new hybrid algorithm based on grey wolf optimizer and cuckoo search for parameter extraction of solar photovoltaic models,” Energy Convers. Manag., vol. 203, p. 112243, 2020.
[23]        N. Mittal, U. Singh, and B. S. Sohi, “Modified Grey Wolf Optimizer for Global Engineering Optimization,” Appl. Comput. Intell. Soft Comput., vol. 2016, p. 7950348, 2016.
[24]        T. Jayabarathi, T. Raghunathan, B. R. Adarsh, and P. N. Suganthan, “Economic dispatch using hybrid grey wolf optimizer,” Energy, vol. 111, pp. 630–641, 2016.
[25]        S. Padhy, S. Panda, and S. Mahapatra, “A modified GWO technique based cascade PI-PD controller for AGC of power systems in presence of Plug in Electric Vehicles,” Eng. Sci. Technol. an Int. J., vol. 20, no. 2, pp. 427–442, 2017.
[26]        N. Singh and S. B. Singh, “A novel hybrid GWO-SCA approach for optimization problems,” Eng. Sci. Technol. an Int. J., vol. 20, no. 6, pp. 1586–1601, 2017.
[27]        W. Long, S. Cai, J. Jiao, and M. Tang, “An efficient and robust grey wolf optimizer algorithm for large-scale numerical optimization,” Soft Comput., vol. 24, no. 2, pp. 997–1026, 2020.
[28]        A. Saxena, B. P. Soni, R. Kumar, and V. Gupta, “Intelligent Grey Wolf Optimizer – Development and application for strategic bidding in uniform price spot energy market,” Appl. Soft Comput., vol. 69, pp. 1–13, 2018.
[29]        A. K. Tripathi, K. Sharma, and M. Bala, “A Novel Clustering Method Using Enhanced Grey Wolf Optimizer and MapReduce,” Big Data Res., vol. 14, pp. 93–100, 2018.
[30]        C. Lu, L. Gao, and J. Yi, “Grey wolf optimizer with cellular topological structure,” Expert Syst. Appl., vol. 107, pp. 89–114, 2018.
[31]        H. Zamani, M. H. Nadimi-Shahraki, and A. H. Gandomi, “CCSA: Conscious Neighborhood-based Crow Search Algorithm for Solving Global Optimization Problems,” Appl. Soft Comput., vol. 85, p. 105583, 2019.
[32]        S. Gupta and K. Deep, “A novel Random Walk Grey Wolf Optimizer,” Swarm Evol. Comput., vol. 44, pp. 101–112, 2019.
[33]        M. H. Qais, H. M. Hasanien, and S. Alghuwainem, “Augmented grey wolf optimizer for grid-connected PMSG-based wind energy conversion systems,” Appl. Soft Comput., vol. 69, pp. 504–515, 2018.
[34]        A. Faramarzi, M. Heidarinejad, S. Mirjalili, and A. H. Gandomi, “Marine Predators Algorithm: A nature-inspired metaheuristic,” Expert Syst. Appl., vol. 152, p. 113377, Aug. 2020.
[35]        N. H. Awad, M. Z. Ali, J. J. Liang, B. Y. Qu, and P. N. Suganthan, “CEC 2017 Special Session on Single Objective Numerical Optimization Single Bound Constrained Real-Parameter Numerical Optimization Topics Outline,” 2017.
[36]        B. K. Kannan and S. N. Kramer, “An Augmented Lagrange Multiplier Based Method for Mixed Integer Discrete Continuous Optimization and Its Applications to Mechanical Design,” J. Mech. Des., vol. 116, no. 2, pp. 405–411, 1994.
[37]        J. Kennedy and R. C. Eberhart, “Particle swarm optimization,” in Proceedings of the 1995 IEEE International Conference on Neural Networks, 1995, vol. 4, pp. 1942–1948.
[38]        L. Abualigah, D. Yousri, M. Abd Elaziz, A. A. Ewees, M. A. A. Al-qaness, and A. H. Gandomi, “Aquila Optimizer: A novel meta-heuristic optimization algorithm,” Comput. Ind. Eng., vol. 157, p. 107250, 2021.
[39]        B. Abdollahzadeh, F. S. Gharehchopogh, and S. Mirjalili, “African vultures optimization algorithm: A new nature-inspired metaheuristic algorithm for global optimization problems,” Comput. Ind. Eng., vol. 158, p. 107408, 2021.
[40]        A. A. Heidari, S. Mirjalili, H. Faris, I. Aljarah, M. Mafarja, and H. Chen, “Harris hawks optimization: Algorithm and applications,” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 97, pp. 849–872, 2019.
[41]        G. Dhiman and V. Kumar, “Spotted hyena optimizer: A novel bio-inspired based metaheuristic technique for engineering applications,” Adv. Eng. Softw., vol. 114, pp. 48–70, 2017.
[42]        I. Naruei and F. Keynia, “Wild horse optimizer: a new meta-heuristic algorithm for solving engineering optimization problems,” Eng. Comput., 2021.
[43]        J. Hu et al., “Orthogonal learning covariance matrix for defects of grey wolf optimizer: Insights, balance, diversity, and feature selection,” Knowledge-Based Syst., vol. 213, p. 106684, 2021.
[44]        N. Gupta, Madan and Jin, Liang and Homma, Static and dynamic neural networks: from fundamentals to advanced theory. John Wiley \& Sons, 2004.