استخدام خوارزمية أسراب العناصر للأمثلة المحسنة في حل بعض المعادلات الرياضية المعيارية

إبراهيم أحمد بادي; علي محمد عبد الشاهد

المؤلفون

د. إبراهيم أحمد بادي الأكاديمية الليبية فرع مصراتة، مدرسة العلوم الهندسية، ليبيا
علي محمد عبد الشاهد جامعة مصراتة، قسم الهندسة الكهربائية والإلكترونية، ليبيا

الكلمات المفتاحية:

ذكاء السرب، الأمثلة، الخوارزميات التطورية، خوارزمية أسراب العناصر

الملخص

تناولت هذه الدراسة أداء خوارزمية أسراب العناصر (Particle Swarm Optimization (PSO المحسَّنة مقارنةً بالخوارزمية القياسية في حل ثلاث معادلات رياضية معيارية، وهي معادلة شويفيل (Schwefel)، ومعادلة جريوانك (Griewank)، ومعادلة راسترجين (Rastrigin). تم استخدام الخوارزمية المحسَّنة بجانب الخوارزمية القياسية للأمثلة، وقورن أداؤهما باستخدام مقاييس تقييمية متعددة، بما في ذلك المتوسط والأفضل والأسوأ والانحراف المعياري لقيم دالة الهدف. أظهرت النتائج بشكل واضح تفوق الخوارزمية المحسَّنة في جميع الحالات الثلاثة. كما حققت النسخة المحسَّنة قيمًا أدنى للمتوسط والأفضل والأسوأ لقيم دالة الهدف مقارنة بالخوارزمية القياسية. كما أظهرت الخوارزمية المحسَّنة انحرافاً معيارياً أقل، مما يشير إلى استقرارها وقدرتها على توليد الحلول المحسَّنة بشكل مستمر. تشير هذه النتائج إلى أهمية استخدام الخوارزمية المحسَّنة في تحسين أداء عمليات البحث والأمثلة، وتعزز فهمنا لفعاليتها في حل مشاكل رياضية وهندسية. يمكن أن تكون هذه الدراسة أساسًا للبحث المستقبلي في مجال تطوير وتحسين الخوارزميات لحل تحديات أكبر في مجموعة متنوعة من التطبيقات.

المراجع

A. G. Gad, "Particle swarm optimization algorithm and its applications: a systematic review," Archives of computational methods in engineering, vol. 29, no. 5,2022, pp. 2531-2561.

T. M. Shami, A. A. El-Saleh, M. Alswaitti, Q. Al-Tashi, M. A. Summakieh, and S. Mirjalili, "Particle swarm optimization: A comprehensive survey," IEEE Access, vol. 10, 2022, pp. 10031-10061.

S. Kouhbor, J. Ugon, A. Kruger, and A. Rubinov, "Optimal placement of access point in WLAN based on a new algorithm," International Conference on Mobile Business (ICMB'05), 2005, pp. 592-598: IEEE (

I. Vilović and N. Burum, "Location optimization of wlan access points based on a neural network model and evolutionary algorithms," Automatika, vol. 55, no. 3, 2014, pp. 317-329.

T. Yigit and M. Ersoy, "Testing and design of indoor WLAN using artificial intelligence techniques," Elektronika Ir Elektrotechnika, vol. 20, no. 6, pp. 154-157, 2014.

S.-H. Lee, C.-H. Cheng, C.-C. Lin, and Y.-F. Huang, "PSO-Based Target Localization and Tracking in Wireless Sensor Networks," Electronics, vol. 12, no. 4, p. 905, 2023.

J. Liang et al., "A survey on evolutionary constrained multiobjective optimization," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 27, no. 2, 2022, pp. 201-22.[8] Z.-H. Zhan, L. Shi, K. C. Tan, and J. Zhang, "A survey on evolutionary computation for complex continuous optimization," Artificial Intelligence Review, 2022, pp. 1-52.

J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle swarm optimization," Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks, 1995, vol. 4, pp. 1942-1948: IEEEمكا

S. Mi.rjalili, "Genetic algorithm," Evolutionary Algorithms Neural Networks: Theory Applicationsرقم المجلد والعدد؟,2019, pp. 43-55, .

X.-S. Yang and S. Deb, "Engineering optimisation by cuckoo search," International Journal of Mathematical Modelling Numerical Optimisation, vol. 1, no. 4, 2010, pp. 330-343.

M. Dorigo and T. Stützle, Ant colony optimization: overview and recent advances, 2019.

D. Dasgupta, Artificial immune systems and their applications. Springer Science & Business Media, 2012.

J. Nayak, H. Swapnarekha, B. Naik, G. Dhiman, and S. Vimal, "25 years of particle swarm optimization: Flourishing voyage of two decades," Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 30, no. 3,2023, pp. 1663-1725.

Y. Shi and R. Eberhart, "A modified particle swarm optimizer, 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation Proceedings," in IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat. No. 98TH8360), 1998, pp. 69-73.

F. Chen, X. Sun, D. Wei, and Y. Tang, "Tradeoff strategy between exploration and exploitation for PSO," seventh international conference on natural computation, 2011, vol. 3, pp. 1216-1222: IEEE.