بهبود الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری runner-root مبتنی بر بردارهای متعامد

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بهبود الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری runner-root مبتنی بر بردارهای متعامد دارای ۱۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بهبود الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری runner-root مبتنی بر بردارهای متعامد  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بهبود الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری runner-root مبتنی بر بردارهای متعامد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بهبود الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری runner-root مبتنی بر بردارهای متعامد :

تعداد صفحات :۱۲

چکیده مقاله:

در چند دهه اخیر، استفاده از الگوریتم های تکاملی برای حل مسایل گوناگون جستجو و بهینه سازی های پیوسته و گسسته، رشد فزاینده ای داشته است، در حقیقت ما به طور پیوسته به دنبال راه حل های بهینه برای مسایلی هستیم که با آن ها روبرو می شویم. از جدیدترین الگوریتم های تکاملی که اخیرا معرفی شده است الگوریتم فراابتکاری بهینه سازی runner-root می باشد که از ساقه ها ی رونده و ریشه های بعضی گیاهان در طبیعت الهام گرفته شده است. این الگوریتم سرعت همگرایی و دقت بالایی در حل مسایل و دستیابی به نقطه بهینه سراسری دارد. در این مقاله، برای بهبود سرعت همگرایی و ایجاد تنوع در جمعیت الگوریتم runner-root، ترکیبی از الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری runner-root و الگوریتم حداقل جمعیت جستجو ارایه شده است که در آن با استفاده از بردارهای متعامد، فضای جستجوی مسیله را به طور کامل پوشش می دهیم. کارایی الگوریتم پیشنهادی توسط توابع ریاضی پایه CEC’۲۰۰۵ استاندارد که شامل مسایل تک گانه و چندگانه می باشد، ارزیابیمی شود و نتایج با الگوریتم runner-root مقایسه می شود. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که روش پیشنهادی باعث بهبود عملکرد الگوریتم runner-root شده است، و همچنین الگوریتم پیشنهادی دارای دقت و سرعت همگرایی بالاتری نسبت به الگوریتم runner-root می باشد و در رسیدن به نقطه بهینه سراسری عملکرد بهتری دارد.