Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thuật toán tìm kiếm cạnh tranh: một phương pháp mới cho tối ưu hóa ngẫu nhiên
Tóm tắt
Một phương pháp mới của tối ưu hóa trí tuệ bầy đàn (SI), cụ thể là Thuật toán Tìm kiếm Cạnh tranh (CSA), được đề xuất trong bài báo này dựa trên một số hoạt động xã hội trong đời sống con người, chẳng hạn như các cuộc thi thể thao toàn diện và các buổi biểu diễn tài năng. Đầu tiên, mô hình toán học và khung thuật toán được giới thiệu và nguyên tắc hoạt động được giải thích chi tiết. Sau đó, độ phức tạp tính toán và độ nhạy của tham số trong thuật toán được đề xuất được phân tích. Hơn nữa, nó được so sánh và thử nghiệm với mười một thuật toán thường dùng như thuật toán tối ưu hóa của Archimedes, bầy đàn hạt trong 15 hàm thử nghiệm và hàm thử nghiệm CEC'14. Kết quả cho thấy thuật toán được đề xuất có những ưu điểm rõ rệt về độ chính xác tìm kiếm, tốc độ hội tụ và sự ổn định. Cuối cùng, thuật toán CSA được áp dụng để theo dõi điểm công suất cực đại (MPPT) trong hệ thống quang điện và tối ưu hóa công suất phản kháng của mạng phân phối chủ động. Do đó, hiệu quả của thuật toán được đề xuất đã được xác nhận.
Từ khóa
#tối ưu hóa ngẫu nhiên #trí tuệ bầy đàn #thuật toán tìm kiếm cạnh tranh #theo dõi điểm công suất cực đại #tối ưu hóa công suất phản khángTài liệu tham khảo
Yang W, Chen L, Wang Y et al (2020) A reference points and intuitionistic fuzzy dominance based particle swarm algorithm for multi/many-objective optimization. Applied Intelligence 50(4):1133–1154
Kilicarslan S, Celik M, Sahin A (2021) Hybrid models based on genetic algorithm and deep learning algorithms for nutritional Anemia disease classification. Biomed Signal Process Control 63:102231
Garcia RDP, Souza Beatriz LPDL, Celso Afonso DCL, Jacob BP (2017) A rank-based constraint handling technique for engineering design optimization problems solved by genetic algorithms. Comput Struct 187:77–87
Pan H, You X, Liu S, Zhang D (2021) Pearson correlation coefficient-based pheromone refactoring mechanism for multi-colony ant colony optimization. Appl Intell
Cheng MY, Prayogo D (2014) Symbiotic organisms search: A new metaheuristic optimization algorithm. Comput Struct 139:98–112
Zhao W, Zhang Z, Wang L (2020) Manta ray foraging optimization: An effective bio-inspired optimizer for engineering applications. Eng Appl Artif Intell 87:103300.1-103300.25
Dhiman G, Kaur A (2019) STOA: A bio-inspired based optimization algorithm for industrial engineering problems. Eng Appl Artif Intell 82:148–174
Shadravan S, Naji HR, Bardsiri VK (2019) The Sailfish Optimizer: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm for solving constrained engineering optimization problems. Eng Appl Artif Intell 80:20–34
Moosavi SHS, Bardsiri VK (2017) Satin bowerbird optimizer: A new optimization algorithm to optimize ANFIS for software development effort estimation. Eng Appl Artif Intell 60:1–15
Mirjalili S (2015) The Ant Lion optimizer. Adv Eng Softw 83:80–98
Mirjalili S, Lewis A (2016) The whale optimization algorithm. Adv Eng Softw 95:51–67
Xue J, Shen B (2020) A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm. Systems Science & Control Engineering An Open Access Journal 8(1):22–34
Li S, Chen H, Wang M et al (2020) Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization. Futur Gener Comput Syst 111:300–323
Razmjooy N, Khalilpour M, Ramezani M (2016) A new meta-heuristic optimization algorithm inspired by FIFA world cup competitions: theory and its application in PID designing for AVR system. J Control Autom Electr Syst 27:419–440
Goyal RK, Kaushal S (2016) A constrained non-linear optimization model for fuzzy pairwise comparison matrices using teaching learning based optimization. Appl Intell 45:1–10
Rao R V, Rai DP, Balic J (2016) Surface grinding process optimization using jaya algorithm. Comput Intell Data Mining, vol 2
Rashedi E, Nezamabadi-pour H, Saryazdi S (2009) GSA: a gravitational search algorithm. Inf Sci (Ny) 179:2232–2248. https://doi.org/10.1016/j.ins.2009.03.004
Mirjalili S (2016) SCA: A sine cosine algorithm for solving optimization problems. Knowl-Based Syst 96
Hashim FA, Hussain K, Houssein EH, et al (2020) Archimedes optimization algorithm: a new metaheuristic algorithm for solving optimization problems. Appl Intell 1–21
Wang Q, Zhang A, Qi L (2014) Three-dimensional path planning for UAV based on improved PSO algorithm. 26th Chinese Control Decis Conf CCDC, 2014. pp 3981–3985. https://doi.org/10.1109/CCDC.2014.6852877
Yu Y, Wang H, Li N et al (2017) Automatic carrier landing system based on active disturbance rejection control with a novel parameters optimizer. Aerospence Technol 69:149–160
Xin R, Kar S, Khan UA (2020) Decentralized stochastic optimization and machine learning: a unified variance-reduction framework for robust performance and fast convergence. IEEE Signal Process Mag 37:102–113
Akbari-Dibavar A, Nojavan S, Mohammadi-Ivatloo B, Zare K (2020) Smart home energy management using hybrid robust-stochastic optimization. Comput Ind Eng 106425
Zhang J, Xiao L (2019) Multi-level composite stochastic optimization via nested variance reduction
Djenouri Y, Comuzzi M (2017) Combining Apriori heuristic and bio-inspired algorithms for solving the frequent itemsets mining problem. Inf Sci (Ny) 420:1–15
Yfa C, Hui XB, Lhl C, Min HD (2021) Stochastic optimization using grey wolf optimization with optimal computing budget allocation. Appl Soft Comput
Rezaei H, Bozorg-Haddad O, Chu X (2018) Grey wolf optimization (GWO) algorithm
Yao X, Liu Y, Lin G (1999) Evolutionary programming made faster. IEEE Trans Evol Comput 3:82–102. https://doi.org/10.1109/4235.771163
Hatamlou, Abdolreza, Mirjalili, et al (2016) Multi-Verse Optimizer: a nature-inspired algorithm for global optimization. Neural Comput Appl
Mirjalili S (2015) Moth-flame optimization algorithm: A novel nature-inspired heuristic paradigm. Knowledge-Based Syst 89:228–249
Af A, Mh A, Bs A, Sm B Equilibrium optimizer: A novel optimization algorithm. Knowl-Based Syst 191
Brest J, Zumer V (2006) Maucec MSBT-IC on EC, Self-Adaptive differential evolution algorithm in constrained real-parameter optimization
Clerc M (2010) Particle swarm optimization. Particle swarm optimization. Perth, Aust, pp 1942–1948
Zhao B, Xu Z, Xu C et al (2018) Network partition-based zonal voltage control for distribution networks with distributed PV Systems. IEEE Trans Smart Grid 9:4087–4098
Xu Y, Zhang J, Wang P, Lu M (2021) Research on the bi-level optimization model of distribution network based on distributed cooperative control. IEEE Access 9:11798–11810
Sharma B, Prakash R, Tiwari S, et al (2017) A variant of environmental adaptation method with real parameter encoding and its application in economic load dispatch problem. Appl Intell 47:409–429
Zhao B, Guo CX, Cao YJ (2005) A multiagent-based particle swarm optimization approach for optimal reactive power dispatch. IEEE Transactions on Power Systems 20(2):1070–1078
Az A, Fbi A, Mshl B, Mah C (2020) Uncertainty models for stochastic optimization in renewable energy applications. Renew Energy 145:1543–1571
Meng T, Xu M, Zou G, et al (2016) Voltage regulation based on hierarchical and district-dividing control for active distribution network