فراابتکاری

حرية الوصول المقاله

1 - طراحی شبکه زنجیره تأمین چابک با الگوریتم جستجوی ممنوع
الهه سالاری محمدرضا شهرکی عبداله شریفی

10.7508/jstpi.2019.02.003

طراحی شبکه زنجیره تأمین شامل تصمیمات کلیدی است که تأثیر زیادی بر ساختار عملیاتی زنجیره تأمین دارد. طراحی کارآمد زنجیره تأمین باعث بهبود عملکرد در سازمان‌ها می‌شود. این موضوع باعث به‌وجود آمدن مفاهیم جدیدی در مسأله زنجیره تأمین در دهه گذشته شده است. در این تحقیق مسأله طر أکثر

طراحی شبکه زنجیره تأمین شامل تصمیمات کلیدی است که تأثیر زیادی بر ساختار عملیاتی زنجیره تأمین دارد. طراحی کارآمد زنجیره تأمین باعث بهبود عملکرد در سازمان‌ها می‌شود. این موضوع باعث به‌وجود آمدن مفاهیم جدیدی در مسأله زنجیره تأمین در دهه گذشته شده است. در این تحقیق مسأله طراحی شبکه‎ زنجیره‎ی تأمین در سازمان‎های چابک دارای چند سطح و چند دوره زمانی مورد توجه قرار گرفته است. این مسأله تحت شرایط داشتن چندین مشتری با حجم تقاضای زیاد در نظر گرفته شده است. تصمیمات شامل انتخاب شرکت‌ها در هر سطح، مقدار تولید، انبار و حمل‌ونقل هر شرکت است. مسأله برای یکپارچه‎سازی تمامی متغیرهای تصمیم‎گیری و با هدف حداقل‌کردن هزینه‎های عملیاتی کل در تمام زنجیره‎ی تأمین و ارضاء تقاضای کامل مشتری‌ها و کسب رضایت آنها مدل‌سازی شده است. از آنجایی‌که حل مسأله طراحی زنجیره تأمین چند سطحی چند دوره‌ای در شرایط عدم قطعیت از نوع مسائل NP-Hard می‌باشد بهتر است الگوریتم‌های ابتکاری و فراابتکاری به منظور کاهش زمان حل مسأله استفاده شود. به همین منظور برای حل مدل از الگوریتم جستجوی ممنوع که یکی از الگوریتم‌های فراابتکاری است، به کار گرفته ‌شده است. نتایج این تحقیق نشان می‎دهد که با بالارفتن تعداد تکرار‎های حل مسأله، به جواب‎هایی با کمتر از 3% اختلاف از جواب بهینه دست پیدا کرده است که الگوریتم جستجو ممنوع برای به‌دست آوردن جواب بهینه در مقایسه با الگوریتم لاگرانژ بهتر عمل کرده است. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

2 - پیش¬بینی رشد شرکت¬های کوچک و متوسط با ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم¬های فراابتکاری
حامد ابراهیم خانی مصطفی کاظمی علیرضا پویا امیر محمد فکور ثقیه

رشد یک شرکت برای دستیابی به اهداف اقتصادی مهم تلقی می شود. با توجه به اینکه بسیاری از کسب و کارهای کوچک و متوسط به فرایند رشد نمی رسند و در سال های اولیه فعالیت خود شکست می خورند، یک سیستم پیش بینی رشد شرکت ها می تواند از هزینه های هنگفتی که در شروع کسب و کارها، کارآفری أکثر

رشد یک شرکت برای دستیابی به اهداف اقتصادی مهم تلقی می شود. با توجه به اینکه بسیاری از کسب و کارهای کوچک و متوسط به فرایند رشد نمی رسند و در سال های اولیه فعالیت خود شکست می خورند، یک سیستم پیش بینی رشد شرکت ها می تواند از هزینه های هنگفتی که در شروع کسب و کارها، کارآفرینان و شرکت ها پرداخت می کنند، جلوگیری نماید. بر همین اساس هدف این تحقیق، پیش بینی رشد شرکت های کوچک و متوسط با ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم های فراابتکاری بوده است. هدف این تحقیق کاربردی و بر اساس روش انجام کار توصیفی- مدل سازی بوده است. جامعه آماری این تحقیق کلیه شرکت های کوچک و متوسط استان زنجان بوده است. حجم نمونه آماری با توجه به رشد شرکت ها، 158 شرکت تعیین شده است. به منظور جمع آوری داده ها در این تحقیق از مصاحبه، پرسشنامه و اسناد و مدارک شرکت ها استفاده شده است. روایی و پایایی پرسشنامه به ترتیب به صورت روایی صوری و پایایی آن با استفاده از ضریب آلفای کرونباخ مورد بررسی و تأیید قرار گرفته است. به منظور تجزیه و تحلیل داده های تحقیق از روش های تحلیل عاملی تأییدی، شبکه عصبی پرسپترون چند لایه، شبکه عصبی ترکیب شده با الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی ترکیب شده با الگوریتم ازدحام ذرات استفاده شده است. نتایج نشان می دهد که هر سه روش قادر به پیش بینی رشد شرکت بوده و در بین این سه روش بهترین روش پیش بینی رشد شرکت، شبکه عصبی ترکیب شده با الگوریتم ازدحام ذرات با کمترین مقدار خطا نسبت به دو روش دیگر می باشد. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

3 - یک روش انتخاب ویژگی ترکیبی برای داده‌های با بعد بالا مبتنی بر خرد جمعی
امیررضا روحی حسین نظام‌آبادی‌پور

امروزه با ظهور و گسترش داده‌های بعد بالا، روند انتخاب ویژگی نقش بسیار مهمی را در زمینه یادگیری ماشینی و به خصوص مسایل طبقه‌بندی داده، بازی مي‌کند. کار بر روی داده‌های با بعد بالا از جمله داده‌های میکروآرایه‌ای با مشکلاتی همچون وجود ویژگی‌های نامرتبط و افزونه بسیار روبه‌ أکثر

امروزه با ظهور و گسترش داده‌های بعد بالا، روند انتخاب ویژگی نقش بسیار مهمی را در زمینه یادگیری ماشینی و به خصوص مسایل طبقه‌بندی داده، بازی مي‌کند. کار بر روی داده‌های با بعد بالا از جمله داده‌های میکروآرایه‌ای با مشکلاتی همچون وجود ویژگی‌های نامرتبط و افزونه بسیار روبه‌رو است که باعث کاهش نرخ صحت طبقه‌بند، افزایش هزینه محاسباتی و معضل "نفرین بعد" می‌شود. در این مقاله به ارائه یک روش ترکیبی با استفاده از رویکردهای خرد جمعی برای انتخاب ویژگی در داده‌های با بعد بالا پرداخته می‌شود. در روش پیشنهادی، ابتدا در مرحله اول از یک روش فیلتری برای کاهش بعد داده استفاده می‌شود، سپس در مرحله دوم، دو الگوریتم روزآمد پیچشی با استفاده از رویکرد خرد جمعی بر روی ویژگی‌های کاهش‌یافته اعمال شده و نتیجه تجمیع می‌گردد. روش پیشنهادی بر روی 8 پایگاه داده میکروآرایه‌ای مورد ارزیابی قرار گرفته و مقایسه نتایج با چندین روش روزآمد و شناخته‌شده در حوزه انتخاب ویژگی، کارایی روش پیشنهادی را تأیید می‌کند. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

4 - الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی ابرکروی مبتنی بر نظریه آشوب
محمد کلانتری سکینه سهرابی حمیدرضا رشیدی کنعان حسین کرمی

در این مقاله الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی ابرکروی با استفاده از نظریه آشوب ارائه می‌شود که ضعف الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی ابرکروی استاندارد، یعنی سرعت همگرایی و افزایش تعداد تکرار اجرای الگوریتم برای رسیدن به جواب بهینه را برطرف می نماید. در الگوریتم پیشنهادی، در گام ایجا أکثر

در این مقاله الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی ابرکروی با استفاده از نظریه آشوب ارائه می‌شود که ضعف الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی ابرکروی استاندارد، یعنی سرعت همگرایی و افزایش تعداد تکرار اجرای الگوریتم برای رسیدن به جواب بهینه را برطرف می نماید. در الگوریتم پیشنهادی، در گام ایجاد ذرات و گام جستجو، مقادیر حاصل از دو نگاشت چبیشف و لیبوویچ، جایگزین مقادیر تصادفی موجود در الگوریتم استاندارد می‌شود که این امر باعث بهبود نتایج حاصل از اجرای الگوریتم شده و انحراف معیار نتایج را کاهش می‌دهد. نتایج شبیه‌سازی بر روی توابع محک استاندارد نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی ضمن برخورداری از همگرایی سریع‌تر، دقت بیشتری نیز در یافتن جواب بهینه نسبت به الگوریتم جستجوی ابرکروی استاندارد و همچنین الگوریتم‌های بهینه‌سازی دیگر نظیر ژنتیک، ازدحام ذرات و الگوریتم جستجوی هارمونی دارد. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

5 - روشی نوین برای خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی چهارگرگ خاکستری
لاله عجمی بختیاروند زهرا بهشتی

امروزه، خوشه‌بندی داده‌ها به دلیل حجم و تنوع داده‎ها بسیار مورد توجه قرار گرفته است. مشکل اصلی روش‌های خوشه‌بندهای معمول این است که در دام بهینه محلی گرفتار می‌آیند. الگوریتم‌های فراابتکاری به دلیل داشتن توانایی فرار از بهینه‌های محلی، نتایج موفقی را در خوشه‌بندی داده‌ه أکثر

امروزه، خوشه‌بندی داده‌ها به دلیل حجم و تنوع داده‎ها بسیار مورد توجه قرار گرفته است. مشکل اصلی روش‌های خوشه‌بندهای معمول این است که در دام بهینه محلی گرفتار می‌آیند. الگوریتم‌های فراابتکاری به دلیل داشتن توانایی فرار از بهینه‌های محلی، نتایج موفقی را در خوشه‌بندی داده‌ها نشان داده‌اند. الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری از جمله این دسته الگوریتم‌ها است که قابلیت بهره‌برداری خوبی دارد و در برخی از مسایل راه حل مناسبی ارائه داده است، اما اکتشاف آن ضعیف است و در بعضی از مسایل به بهینه محلی همگرا می‌شود. در این تحقیق برای بهبود خوشه‌بندی داده‌ها، نسخه بهبودیافته‌ای از الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری به نام الگوریتم بهینه‌سازی چهارگرگ خاکستری ارائه شده که با استفاده از بهترین موقعیت دسته چهارم گرگ‌ها به نام گرگ‌های امگای پیشرو در تغییر موقعیت هر گرگ، قابلیت اکتشاف بهبود می‌یابد. با محاسبه امتیاز هر گرگ نسبت به بهترین راه حل، نحوه حرکت آن مشخص می‌شود. نتایج الگوریتم پیشنهادی چهارگرگ خاکستری با الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرگ خاکستری، بهینه‌سازی ازدحام ذرات، کلونی زنبور عسل مصنوعی، ارگانیسم‌های هم‌زیست و بهینه‌سازی ازدحام سالپ در مسأله خوشه‌بندی روی چهارده مجموعه دادگان ارزیابی شده است. همچنین عملکرد الگوریتم پیشنهادی با چند نسخه بهبودیافته از الگوریتم گرگ خاکستری مقایسه شده است. نتایج به دست آمده عملکرد قابل توجه الگوریتم پیشنهادی را نسبت به سایر الگوریتم‌های فراابتکاری مورد مقایسه در مسأله خوشه‌بندی نشان می‌دهد. بر اساس میانگین معیار F روی تمام مجموعه دادگان، روش پیشنهادی 82/172% و الگوریتم بهینه ذرات 78/284% را نشان می‌دهد و در مقایسه با نسخه‌های بهبودیافته الگوریتم گرگ، الگوریتم EGWO که در رتبه بعدی است دارای میانگین معیار F برابر 80/656% می‌باشد. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

6 - برنامه‌ریزی تصادفی بهبود تاب‌آوری سیستم‌های توزیع انرژی الکتریکی در مقابل طوفان‌های گرد و غبار شدید
مرتضی حق‌شناس رحمت‌الله هوشمند مهدی قلی‌پور

ویژگی تاب آوری در سیستم های قدرت به قابلیت های سیستم در مقابله با اغتشاشات شدید با احتمال رخداد کم اشاره دارد. از آنجا که در چند سال اخیر ریزگردها و طوفان های گرد و غبار خسارت های سنگینی را به صنعت برق کشور تحمیل کرده است، در این مقاله یک مدل برنامه ریزی دوسطحی برای بهب أکثر

ویژگی تاب آوری در سیستم های قدرت به قابلیت های سیستم در مقابله با اغتشاشات شدید با احتمال رخداد کم اشاره دارد. از آنجا که در چند سال اخیر ریزگردها و طوفان های گرد و غبار خسارت های سنگینی را به صنعت برق کشور تحمیل کرده است، در این مقاله یک مدل برنامه ریزی دوسطحی برای بهبود تاب آوری سیستم های توزیع انرژی در مقابل این پدیده پیشنهاد شده است. در سطح اول مدل پیشنهادی، هزینه های سرمایه گذاری برای بهبود تاب آوری سیستم توزیع در مقابل طوفان های گرد و غبار و در سطح دوم آن، هزینه های مورد انتظار بهره برداری از سیستم توزیع در چارچوب محدودیت های مالی و عملیاتی سیستم حداقل می گردند. با توجه به کاهش استقامت عایقی تجهیزات شبکه توزیع در شرایط طوفان گرد و غبار، اقدامات پیشنهادی در حوزه برنامه ریزی شامل تقویت خطوط توزیع با مقره های سیلیکونی، تعیین محل کلیدهای جداکننده در شبکه توزیع و بکارگیری ژنراتورهای اضطراری می اشد. در مدل پیشنهادی، اقدامات حوزه بهره برداری به دو دسته اقدامات پیشگیرانه و اصلاحی تفکیک شده و تعامل بین سطوح برنامه ریزی به گونه ای پیاده سازی شده است که نتایج هر سطح به متغیرهای تصمیم و محدودیت های سطح مقابل وابسته است. نتایج شبیه سازی و مطالعات عددی بر روی شبکه 33 باسه IEEE و یک فیدر فشار متوسط شعاعی با 209 گره واقع در استان خوزستان کارایی روش پیشنهادی را در مقادیر مختلف بودجه تایید کرده است. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

7 - بهره‌گیری از رویکردهای جدید بهینه‌سازی هوشمند فراابتکاری مبتنی بر هوش مصنوعی در طراحی سیستم‌های ناوبری INS
علی محمدی فرید شیخ الاسلام مهدی امامی

به کارگیری تکنیک‌های محاسبات نرم در علوم مهندسی حجم زیادی از پژوهش‌ها را شامل شده است. از جمله این مسایل می‌توان به طراحی و بهینه‌سازی سیستم‌های ناوبری جهت استفاده در سیستم‌های حمل‌ونقل زمینی، دریایی و هوایی اشاره کرد. از این رو در این پژوهش سعی در بهره‌گیری از رویکردها أکثر

به کارگیری تکنیک‌های محاسبات نرم در علوم مهندسی حجم زیادی از پژوهش‌ها را شامل شده است. از جمله این مسایل می‌توان به طراحی و بهینه‌سازی سیستم‌های ناوبری جهت استفاده در سیستم‌های حمل‌ونقل زمینی، دریایی و هوایی اشاره کرد. از این رو در این پژوهش سعی در بهره‌گیری از رویکردهای جدید بهینه‌سازی هوشمند فراابتکاری مبتنی بر هوش مصنوعی در جهت طراحی سامانه‌های ناوبری تلفیقی می‌باشد. برای این منظور از نسخه جدید الگوریتم بهینه‌سازی سیستم صفحات شیب‌دار به همراه چند نسخه دیگر آن در کنار دو روش مرسوم الگوریتم زیستی و بهینه‌سازی ازدحام ذرات استفاده شده است. ملاحظات بر روی یک مسأله INS/GNSS با ماژول‌های اندازه‌گیری اینرسی IMU MEMS انجام شدند. ماتریس‌های کواریانس نویز فرایند و اندازه‌گیری به عنوان متغیرهای طراحی و مجموع میانگین مربعات خطا به عنوان تابع هدف در قالب یک مسأله کمینه‌سازی تک‌هدفه در نظر گرفته شده‌اند. خروجی‌ها بر حسب شاخص‌های آماری و عملکردی نظیر زمان اجرا، برازندگی، همگرایی‌ها، دقت سرعت‌های زاویه‌ای، طول و عرض جغرافیایی، بلندی، Roll، Pitch، Yaw و مسیریابی به همراه رتبه‌بندی الگوریتم‌ها ارائه شدند. برایند کلی نتایج حکایت از عملکرد موفق و برتری نسبی روش های IPO و IIPO نسبت به رقبا و همچنین کارکرد قابل رقابت الگوریتم های پیشنهادی در قیاس با حجم ملاحظات و محاسبات مسأله مفروض دارد. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

8 - بهینه‌سازی شایستگی‌های مدیران راهبردی در سازمان‌های دولتی از طریق الگوی فرا ابتکاری
غلامرضا عباس پاشا داود کیاکجوری محمدجواد تقی پوریان گیلانی

10.52547/istd.31557.8.31.273

پژوهش حاضر با هدف بهینه‌سازی شایستگی‌ها برای مدیران راهبردی سازمان‌های دولتی انجام شده است این پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از لحاظ نحوه گردآوری داده به روش کمی بوده است.در این پژوهش پرسشنامه‌‌ای محقق ساخته جهت تعیین میزان توافق و اشتراک نظر پاسخ‌دهندگان نسبت به اولویت أکثر

پژوهش حاضر با هدف بهینه‌سازی شایستگی‌ها برای مدیران راهبردی سازمان‌های دولتی انجام شده است این پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از لحاظ نحوه گردآوری داده به روش کمی بوده است.در این پژوهش پرسشنامه‌‌ای محقق ساخته جهت تعیین میزان توافق و اشتراک نظر پاسخ‌دهندگان نسبت به اولویت نشانگرهای پیشنهاد شده برای شایستگی مدیران راهبردی و تعیین روابط عناصر و اجزای مدل با استفاده از نمونه گیری طبقه ای تصادفی بین 122 نفر از مدیران عالی و میانی سازمان‌های مورد مطالعه (استانداری تهران، سازمان اداری و استخدامی کشور، دیوان محاسبات کشور، سازمان بهزیستی کشور، بیمه سلامت) اجرا گردیده است . تحلیل داده ها با استفاده از روش فراابتکاري مبتني بر الگوريتم ژنتيک و درخت تصميم و کاربرد نرم افزارهاي WEKA و RAPIDMINER انجام شد. یافته های پژوهش نشان می دهد که بر مبنای نتایج تکنیک شانون بالاترین اولویت به مولفه اخلاق مداری داده شد. با توجه به نتایج از 16 مولفه موثر در شایستگی مدیران راهبردی سازمان‌های دولتی، تعداد 11 عامل به‌عنوان ویژگی‌های بهینه انتخاب‌شده با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری استخراج شد که عبارتند از: شايستگي هاي دانشي، شايستگي هاي مهارتي، شايستگي هاي اوليه، شايستگي هاي روانشناختي، اخلاق مداري، شايستگي هاي عام، تعاملات و ارتباطات، مديريت منابع، تفکر راهبردي، تحول گرايي و رهبري.همچنین نتایج نشان می دهد که در شناسایی و بررسی شایستگی‌های مدیران راهبردی در سازمان‌های دولتی لازم است موثرترین عوامل باید مورد بررسی قرار گیرند. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

9 - ارائه یک رویکرد نگاشت در شبکه روی تراشه مبتنی بر الگوریتم جستجوی هارمونی
زهرا باقری فاطمه وردی علیرضا محجوب

در پیاده‌سازی مبتنی بر شبکه روی تراشه، نگاشت را می‌توان گامی مهم در اجرای برنامه کاربردی دانست. وظایف یک کاربرد، اغلب در قالب یک گراف هسته نمایش داده می‌شود. هسته‌ها با استفاده از یک بستر ارتباطی و غالباً شبکه روی تراشه، بین خود پیوند برقرار می‌کنند و به این منظور، توسع أکثر

در پیاده‌سازی مبتنی بر شبکه روی تراشه، نگاشت را می‌توان گامی مهم در اجرای برنامه کاربردی دانست. وظایف یک کاربرد، اغلب در قالب یک گراف هسته نمایش داده می‌شود. هسته‌ها با استفاده از یک بستر ارتباطی و غالباً شبکه روی تراشه، بین خود پیوند برقرار می‌کنند و به این منظور، توسعه‌دهندگان الگوریتم‌های گوناگونی را پیشنهاد داده‌اند. در اغلب موارد به‌دلیل پیچیدگی از روش‌های جستجوی دقیق برای یافتن نگاشت استفاده می‌شود. با این حال این روش‌ها برای شبکه‌های با ابعاد کوچک مناسب هستند. با افزایش ابعاد شبکه، زمان جستجو نیز به‌طور نمایی افزایش می‌یابد. این مقاله از دیدگاه یک رویکرد فراابتکاری با استفاده از روش جستجوی هارمونی به تصمیم‌گیری زمانی برای اتصال هسته‌ها به روترها می‌پردازد. رویکرد ما نوعی بهبودیافته از الگوریتم جستجوی هارمونی را با تمرکز روی کاهش توان مصرفی و تأخیر به کار می‌گیرد. تحلیل پیچیدگی الگوریتم، آشکارکننده راه حل مناسب‌تر در مقایسه با الگوریتم‌های مشابه با توجه به الگوی ترافیکی برنامه کاربردی است. الگوریتم در مقایسه با روش‌های مشابه به 98/39% تأخیر کمتر و 11/61% صرفه‌جویی در توان مصرفی دست می‌یابد. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

10 - مروری بر کاربرد الگوریتم‌های فراابتکاری در توازن بار در رایانش ابری
مهدی مرسلی ابوالفضل طرقی حقیقت ساسان حسینعلی زاده

با گسترش استفاده از رایانش ابری نیاز به بهبود کارایی و کاهش تاخیر در ابر افزایش می‌یابد. یکی از مسائل محیط‌های توزیع شده و مخصوصا ابر، عدم توازن بار و در نتیجه کاهش سرعت و کارایی و افزایش تاخیر در زمان ذخیره و بازیابی اطلاعات می‌باشد. روش‌های مختلفی برای متوازن سازی بار أکثر

با گسترش استفاده از رایانش ابری نیاز به بهبود کارایی و کاهش تاخیر در ابر افزایش می‌یابد. یکی از مسائل محیط‌های توزیع شده و مخصوصا ابر، عدم توازن بار و در نتیجه کاهش سرعت و کارایی و افزایش تاخیر در زمان ذخیره و بازیابی اطلاعات می‌باشد. روش‌های مختلفی برای متوازن سازی بار در محیط ابر ارائه شده‌اند که هر کدام از منظری به موضوع پرداخته‌اند و مزایا و معایب خود را دارند. ما در این کار نخست معیارهایی برای سنجش توازن بار در ابر ارائه کرده‌ایم و سپس به بررسی کاربرد روش‌های فراابتکاری در متوازن سازی بار در محیط ابر پرداخته‌ایم. پس از معرفی روش‌های توازن بار فراابتکاری مختلف، آنها را براساس معیارهای مذکور باهم مقایسه کرده و به مزایا و معایب هر کدام پرداخته‌ایم. الگوریتم‌های کلونی مورچه، کلونی مورچه مصنوعی، کلونی زنبور، کلونی زنبور مصنوعی، جست‌وجوی غذای زنبور عسل، ازدحام ذرات، ازدحام گربه‌ها، تبرید شبیه‌سازی شده، الگوریتم ژنتیک، جست‌وجوی ممنوعه، الگوریتم دسته ماهی‌ها و الگوریتم‌های ترکیبی و ... در این کار بررسی شده‌اند. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

11 - بهبود سیستم تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء صنعتیِ مبتنی بر یادگیری عمیق با استفاده الگوریتم‌های فراابتکاری
محمدرضا زراعت‌کار مقدم مجید غیوری ثالث

با توجه به گسترش روز افزون استفاده از سامانه‌های اینترنت‌اشیاء صنعتی یکی از پرکابردترین مکانیزم‌های امنیتی، سیستم‌های تشخیص نفوذ در اینترنت‌اشیاء صنعتی می‌باشد. در این سیستم‌ها از تکنیک‌های یادگیری عمیق به‌طور فزآینده‌ای برای شناسایی حملات، ناهنجاری‌ها یا نفوذ استفاده م أکثر

با توجه به گسترش روز افزون استفاده از سامانه‌های اینترنت‌اشیاء صنعتی یکی از پرکابردترین مکانیزم‌های امنیتی، سیستم‌های تشخیص نفوذ در اینترنت‌اشیاء صنعتی می‌باشد. در این سیستم‌ها از تکنیک‌های یادگیری عمیق به‌طور فزآینده‌ای برای شناسایی حملات، ناهنجاری‌ها یا نفوذ استفاده می‌شود. در یادگیری عمیق مهم‌ترین چالش برای آموزش شبکه‌های عصبی، تعیین فراپارامترهای اولیه در این شبکه‌ها است. ما برای غلبه بر این چالش، به ارائه‌ی رویکردی ترکیبی برای خودکارسازی تنظیم فراپارامتر در معماری یادگیری عمیق با حذف عامل انسانی پرداخته‌ایم. در این مقاله یک سیستم تشخیص نفوذ در اینترنت‌اشیاء صنعتی مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌ عصبی بازگشتی مبتنی بر حافظه کوتاه مدت (LSTM) با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) و وال (WOA) ارائه شده است. این سیستم یک روش ترکیبی براساس شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های فراابتکاری برای بهبود عملکرد شبکه عصبی در راستای افزایش نرخ تشخیص و کاهش زمان آموزش شبکه‌های عصبی می‌باشد. در روش ما با درنظر گرفتن الگوریتم‌ PSO-WOA، فراپارامترهای شبکه عصبی بدون دخالت عامل انسانی و به‌صورت خودکار تعیین شده است. در این مقاله از مجموعه‌داده‌ی UNSW-NB15 برای آموزش و آزمایش استفاده شده است. در این پژوهش، الگوریتم‌ PSO-WOA با محدود کردن فضای جستجو، فراپارامترهای شبکه عصبی را بهینه‌ کرده و شبکه‌‌ عصبی CNN-LSTM با فراپارامترهای تعیین شده آموزش دیده است. نتایج پیاده‌سازی حکایت از آن دارد که علاوه‌ بر خودکارسازیِ تعیین فراپارامترهای شبکه‌ی عصبی، نرخ تشخیص روش ما 98.5 درصد بوده که در مقایسه با روش‌های دیگر بهبود مناسبی داشته است. تفاصيل المقالة

فهرس المقالات فراابتکاری

رایمگ

الروابط

المراكز ذات الصلة

دعامة

الصفحات الرسمية