بهبود الگوریتم ژنتیک با استفاده از ترکیب منطق فازی و الگوریتم هم‌تکاملی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسنده

گروه کنترل، دانشکده مهندسی برق و رباتیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

چکیده

به منظور رسیدن به بهترین عملکرد در الگوریتم ژنتیک، تعیین مناسب پارامترها ضروری است. این مقاله بر تعیین هوشمند پارامتر احتمال بازترکیب بین هر دو والد انتخابی در هر نسل دلالت دارد. بر خلاف اغلب روش‌های موجود که در آنها ویژگی‌های پراکندگی هر نسل به منظور تعیین احتمال بازترکیب در کل نسل جاری استفاده می‌شود، این مقاله ویژگی‌های فنوتیپ و ژنوتیپ جدیدی را برای هر زوج والد انتخابی در نسل جاری تعریف نموده و به کمک یک کنترل‌کننده فازی تاکاگی-سوگنوی مرتبه صفر، پارامتر احتمال بازترکیب تعیین می‌گردد. بدین ترتیب، هر زوج والد انتخابی در هر نسل دارای پارامتر بازترکیب منحصربفردی است که سبب انعطاف الگوریتم ژنتیک بسته به ناحیه مورد جستجو شده و از همگرایی زودرس الگوریتم ژنتیک جلوگیری می‌نماید. علاوه بر این، در روش پیشنهادی، جمله مربوط به بخش آنگاه در هر یک از قواعد فازی ثابت نبوده بلکه از طریق یک فرآیند تکاملی و همزمان با دیگر متغیرهای تصمیم تولید می‌شود. این عمل سبب افزایش بیشتر کارایی این روش می‌گردد. نتایج شبیه‌سازی بر روی مجموعه‌ای از مسائل بهینه‌سازی استاندارد، عملکرد مطلوب این روش را نشان می‌دهد. همچنین، کارایی این روش با اعمال بر روی مسأله پیچیده پرواز تعقیب عوارض زمین بررسی می‌گردد.

کلیدواژه‌ها


  [1]     H. Sun, Y. Ge, W. Liu, and Z. Liu, “Geometric optimization of two-stage thermoelectric generator using genetic algorithms and thermodynamic analysis,” Energy, vol. 171, pp. 37–48, Mar. 2019.
  [2]     Y. Jiang, P. Wu, J. Zeng, Y. Zhang, Y. Zhang, and S. Wang, “Multi-parameter and multi-objective optimisation of articulated monorail vehicle system dynamics using genetic algorithm,” Veh. Syst. Dyn., pp. 1–18, Jan. 2019.
  [3]     S. Suri and R. Vijay, “A Bi-objective Genetic Algorithm Optimization of Chaos-DNA Based Hybrid Approach,” J. Intell. Syst., vol. 28, no. 2, pp. 333–346, Apr. 2019.
  [4]     R. Pereira and L. Aelenei, “Optimization assessment of the energy performance of a BIPV/T-PCM system using Genetic Algorithms,” Renew. Energy, vol. 137, pp. 157–166, Jul. 2019.
  [5]     A. Shrestha and A. Mahmood, “Improving Genetic Algorithm with Fine-Tuned Crossover and Scaled Architecture,” J. Math., vol. 2016, pp. 1–10, 2016.
  [6]     K. A. De Jong and W. M. Spears, “An analysis of the interacting roles of population size and crossover in genetic algorithms,” 1991, pp. 38–47.
  [7]     F. Herrera, M. Lozano, and J. L. Verdegay, “Dynamic and heuristic fuzzy connectives-based crossover operators for controlling the diversity and convergence of real-coded genetic algorithms,” Int. J. Intell. Syst., vol. 11, no. 12, pp. 1013–1040, Dec. 1998.
  [8]     J. Hesser and R. Männer, “Towards an optimal mutation probability for genetic algorithms,” in Parallel Problem Solving from Nature, Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag, pp. 23–32.
  [9]     F. Herrera, M. Lozano, and J. L. Verdegay, “Fuzzy connectives based crossover operators to model genetic algorithms population diversity,” Fuzzy Sets Syst., vol. 92, no. 1, pp. 21–30, Nov. 1997.
[10]     J. E. Smith, “Self-Adaptation in Evolutionary Algorithms for Combinatorial Optimisation,” in Adaptive and Multilevel Metaheuristics. Studies in Computational Intelligence, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008, pp. 31–57.
[11]     E. Rodriguez-Tello and J. Torres-Jimenez, “Improving the Performance of a Genetic Algorithm Using a Variable-Reordering Algorithm,” 2004, pp. 102–113.
[12]     X. Yan, “An Improved Genetic Algorithm and Its Application in Classification,” Int. J. Comput. Sci. Issues, vol. 10, no. 1, pp. 337–346, 2013.
[13]     V. R. Kalatjari and M. H. Talebpour, “Optimization of Skeletal Structures Using Improved Genetic Algorithms Based on Proposed Sampling Search Space Idea,” Iran Univ. Sci. Technol., vol. 8, no. 3, pp. 415–432, Oct. 2018.
[14]     K. A. De Jong and W. M. Spears, “A formal analysis of the role of multi-point crossover in genetic algorithms,” Ann. Math. Artif. Intell., vol. 5, no. 1, pp. 1–26, Mar. 1992.
[15]     K. Li, A. Fialho, S. Kwong, and Q. Zhang, “Adaptive Operator Selection With Bandits for a Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 1, pp. 114–130, Feb. 2014.
[16]     M. Jalali Varnamkhasti, L. S. Lee, M. R. Abu Bakar, and W. J. Leong, “A Genetic Algorithm with Fuzzy Crossover Operator and Probability,” Adv. Oper. Res., vol. 2012, pp. 1–16, 2012.
[17]     D. E. Goldberg and K. Sastry, “A Practical Schema Theorem for Genetic Algorithm Design and Tuning,” in Proceedings of the 3rd Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, 2001, pp. 328–335.
[18]     H. Guo, Y. Feng, F. Hao, S. Zhong, and S. Li, “Dynamic Fuzzy Logic Control of Genetic Algorithm Probabilities,” J. Comput., vol. 9, no. 1, Jan. 2014.
[19]     H. C. . Lau, D. Nakandala, and L. Zhao, “Development of a hybrid fuzzy genetic algorithm model for solving transportation scheduling problem,” J. Inf. Syst. Technol. Manag., vol. 12, no. 3, Jan. 2016.
[20]     E. Khmeleva, A. A. Hopgood, L. Tipi, and M. Shahidan, “Fuzzy-Logic Controlled Genetic Algorithm for the Rail-Freight Crew-Scheduling Problem,” KI - Künstliche Intelligenz, vol. 32, no. 1, pp. 61–75, Feb. 2018.
[21]     L. Yao, Y. L. Jiang, and J. Xiao, “An Improved Fuzzy Adaptive Genetic Algorithm for Function Optimization,” Adv. Mater. Res., vol. 403–408, pp. 2598–2601, Nov. 2011.
[22]     J. Zhang, H. S.-H. Chung, and W.-L. Lo, “Clustering-Based Adaptive Crossover and Mutation Probabilities for Genetic Algorithms,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 11, no. 3, pp. 326–335, Jun. 2007.
[23]     M. Yan et al., “Improved adaptive genetic algorithm with sparsity constraint applied to thermal neutron CT reconstruction of two-phase flow,” Meas. Sci. Technol., vol. 29, no. 5, p. 055404, May 2018.
[24]     A. Aleti and I. Moser, “A Systematic Literature Review of Adaptive Parameter Control Methods for Evolutionary Algorithms,” ACM Comput. Surv., vol. 49, no. 3, pp. 1–35, Oct. 2016.
[25]     F. Herrera and M. Lozano, “Fuzzy Genetic Algorithms: Issues and Models,” 1999.
[26]     L. J. Eshelman, R. A. Caruana, and J. D. Schaffer, “Biases in the Crossover Landscape,” in Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms, 1989, pp. 10–19.
[27]     م. قلعه نوئی, "بهبود الگوریتم ژنتیک با استفاده از ترکیب منطق فازی و الگوریتم هم‌تکاملی و کاربرد آن در مسأله پرواز تعقیب عوارض زمین," چهارمین کنفرانس تکنولوژی در مهندسی برق و کامپیوتر, 1398.
[28]     H. Wang, J. Liu, J. Zhi, and C. Fu, “The Improvement of Quantum Genetic Algorithm and Its Application on Function Optimization,” Math. Probl. Eng., vol. 2013, pp. 1–10, 2013.
[29]     O. Montiel, Y. Rubio, C. Olvera, and A. Rivera, “Quantum-Inspired Acromyrmex Evolutionary Algorithm,” Sci. Rep., vol. 9, no. 1, p. 12181, Dec. 2019.
[30]     C.-W. Lee and B.-Y. Lin, “Applications of the Chaotic Quantum Genetic Algorithm with Support Vector Regression in Load Forecasting,” Energies, vol. 10, no. 11, p. 1832, Nov. 2017.
[31]     R. Lahoz-Beltra, “Quantum Genetic Algorithms for Computer Scientists,” Computers, vol. 5, no. 4, p. 24, Oct. 2016.
[32]     F. X. Blasco Ferragud, “Control predictivo basado en modelos mediante técnicas de optimización heurística. Aplicación a procesos no lineales y multivariables.,” Universitat Politècnica de València, Valencia (Spain), 1999.
[33]     D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, 1st ed. Boston, MA, USA: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1989.
[34]     J. G. Digalakis and K. G. Margaritis, “On benchmarking functions for genetic algorithms,” Int. J. Comput. Math., vol. 77, no. 4, pp. 481–506, Jan. 2001.
[35]     W. Schwarting, J. Alonso-Mora, and D. Rus, “Planning and Decision-Making for Autonomous Vehicles,” Annu. Rev. Control. Robot. Auton. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 187–210, May 2018.
[36]     Changwen Zheng, Lei Li, Fanjiang Xu, Fuchun Sun, and Mingyue Ding, “Evolutionary route planner for unmanned air vehicles,” IEEE Trans. Robot., vol. 21, no. 4, pp. 609–620, Aug. 2005.