فهرس المقالات shuffled frog leaping algorithm

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - بهبود انرژی مصرفی در شبكه¬هاي حسگر بي¬سيم با استفاده از الگوریتم قورباغه جهنده و منطق فازی
  شایسته طباطبائی
  شبکه‌های حسگر بی‌سیم متشکل از هزاران گره با انرژی باتری محدود هستند و مصرف بهینه انرژی گره‌های حسگر یک چالش اساسی در این نوع از شبکه‌هاست. خوشه‌بندی گره‌های حسگر در دسته‌های مجزا و تبادل اطلاعات از طریق سرخوشه‌ها، یکی از راهکارهای بهبود مصرف انرژی است. این مقاله یک پروت أکثر

  شبکه‌های حسگر بی‌سیم متشکل از هزاران گره با انرژی باتری محدود هستند و مصرف بهینه انرژی گره‌های حسگر یک چالش اساسی در این نوع از شبکه‌هاست. خوشه‌بندی گره‌های حسگر در دسته‌های مجزا و تبادل اطلاعات از طریق سرخوشه‌ها، یکی از راهکارهای بهبود مصرف انرژی است. این مقاله یک پروتکل مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی جدید را به نام SFLCFBA ارائه می‌دهد. پروتکل پیشنهادی به طور بیولوژیکی از ویژگی‌های جستجوی سریع و مؤثر الهام‌گرفته از الگوریتم قورباغه جهنده را که بر اساس رفتار غذایابی قورباغه‌ها عمل می‌کند برای خوشه‌بندی گره‌های حسگر استفاده می‌کند. در پروتکل پیشنهادی همچنین از منطق فازی به منظور محاسبه برازندگی گره‌ها، بر حسب دو معیار فاصله تا سینک و انرژی باقیمانده سطح باتری گره حسگر استفاده می‌شود. روش پیشنهادی در شبیه‌ساز OPNET شبیه‌سازی شد و نتایج حاصل از شبیه‌سازی با پروتکل NODIC و استاندارد 4/15/802 IEEE مقایسه شدند. نتایج به دست آمده از شبیه‌سازی نشان‌دهنده عملکرد بهتر پروتکل پیشنهادی از نظر انرژی سطح باتری، نسبت سیگنال به نویز، تأخیر انتها به انتها و میزان بسته‌های تحویل‌شده به ایستگاه پایه یا سینک می‌باشد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - مسیریابی وسایل نقلیه با استفاده از الگوریتم جهش قورباغه مخلوط شده فرد محور
  سهیلا  شفیع زاده زهرا   بهشتی
  مسأله‌ی مسیریابی وسایل نقلیه، یکی از مهم‌ترین مسائل مدیریت زنجیره‌ی تأمین است، زیرا تخصیص مطلوب وسایل نقلیه تأثیر زیادی بر کاهش هزینه‌ها دارد. این مسأله در دسته مسائل سخت قراردارد و الگوریتم های دقیق کارایی لازم را برای حل آن ندارند. از این رو، می توان از الگوریتم فرااب أکثر

  مسأله‌ی مسیریابی وسایل نقلیه، یکی از مهم‌ترین مسائل مدیریت زنجیره‌ی تأمین است، زیرا تخصیص مطلوب وسایل نقلیه تأثیر زیادی بر کاهش هزینه‌ها دارد. این مسأله در دسته مسائل سخت قراردارد و الگوریتم های دقیق کارایی لازم را برای حل آن ندارند. از این رو، می توان از الگوریتم فراابتکاری استفاده کرد که راه حل های خوبی برای حل مسائل سخت ارائه می دهند. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم جهش قورباغه مخلوط شده است که از کارایی بالایی برخوردار است، اما در بعضی مواقع، تنوع جمعیت در آن به دلیل گروه-بندی قورباغه ها به سرعت کاهش می یابد، از این رو در دام بهینه های محلی گرفتار می آید. در این تحقیق، الگوریتم جهش قورباغه مخلوط شده فرد محور ارائه می گردد که از طریق تبادل اطلاعات سراسری و محلی، قابلیت اکتشاف و بهره برداری الگوریتم قورباغه را بهبود می دهد. به ‌منظور ارزیابی الگوریتم پیشنهادی، از مسائل مسیریابی در ابعاد مختلف استفاده می گردد و نتایج آن با چند الگوریتم بهبود یافته جهش قورباغه مخلوط شده، شبیه سازی تبرید و الگوریتم ژنتیک مقایسه می شود. نتایج نشان می دهند که الگوریتم پیشنهادی، از نظر طول مسیر طی شده برای بهترین نتایج، میانگینی برابر با 1130.442 دارد و الگوریتم بعدی شبیه سازی تبرید با میانگینی برابر 1228.725می باشد. سایر الگوریتم ها با اختلاف زیادی در رده های بعدی قرار دارند. تفاصيل المقالة