پاورپوینت الگوریتم کلونی مورچه ها و الگوریتم ترکیبی فرا ابتکاری

دسته بندي : فنی و مهندسی » مکانیک
این پاورپوینت در مورد الگوریتم کلونی مورچه ها و الگوریتم ترکیبی فرا ابتکاری در 136 اسلاید کامل با افکت مناسب و شامل: الگوریتم کلونی مورچه ها و الگوریتم ترکیبی فرا ابتکاری ،الگوریتم ترکیبی فرا ابتکاری،الگوریتم کلونی مورچه ها،الگوریتم مورچه،الگوریتم ترکیبی فرا ابتکاری برای حل مساله مکان یابی مسیریابی و...ومنابع می باشد

بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها یا ACO همان‌طور که می‌دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. برای مثال مسئله فروشنده دوره گرد را نیز می‌توان مطرح کرد. در این روش(ACo)، مورچه‌های مصنوعی به‌وسیلهٔ حرکت بر روی نمودار مسئله و با باقی گذاشتن نشانه‌هایی بر روی نمودار، همچون مورچه‌های واقعی که در مسیر حرکت خود نشانه‌های باقی می‌گذارند، باعث می‌شوند که مورچه‌های مصنوعی بعدی بتوانند راه‌حل‌های بهتری را برای مسئله فراهم نمایند. همچنین در این روش می‌توان توسط مسائل محاسباتی-عددی بر مبنای علم احتمالات بهترین مسیر را در یک نمودار یافت. الگوریتم کلونی مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روی کلونی مورچه هاست. این روش از رفتار مورچه‌ها در یافتن مسیر بین محل لانه و غذا اقتباس شده است. همانطور که می دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است. الگوریتم کلونی مورچه برای اولین بار توسط دوریگو (Dorigo) و همکارانش به عنوان یک راه حل چند عامله (Multi Agent) برای مسائل مشکل بهینه سازی مثل فروشنده دوره گرد (TSP :Traveling Sales Person) ارائه شد. این مطالعات نشان داده که مورچه ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی ها زندگی می کنند و رفتار آنها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا درجهت بقاء یک جزء از آن. یکی از مهمترین و جالبترین رفتار مورچه ها، رفتار آنها برای یافتن غذا است و بویژه چگونگی پیدا کردن کوتاهترین مسیر میان منابع غذایی و آشیانه. این نوع رفتار مورچه ها دارای نوعی هوشمندی توده ای است که اخیرا مورد توجه دانشمندان قرار گرفته است. الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها، و یا به اختصار الگوریتم مورچه ها، از رفتار مورچه های طبیعی که در مجموعه ها بزرگ در کنارهم زندگی می کنند الهام گرفته شده است و یکی از الگوریتم های بسیار کارآمد در حل مسائل بهینه سازی ترکیبی است. الگوریتم های دیگری نیز بر اساس الگوریتم مورچه هاساخته شده اند که همگی سیستم های چند عاملی هستند و عامل ها مورچه های مصنوعی یا به اختصار مورچه هایی هستند که مشابه با مورچه های واقعی رفتار می کنند. انسان هميشه براي الهام گرفتن به جهان زنده پيرامون خود نگريسته است. يکي از بهترين طرح هاي شناخته شده، طرح پرواز انسان است که ابتدا لئورناردو داوينچي(1519-1452) طرحي از يک ماشين پرنده را بر اساس ساختمان بدن خفاش رسم نمود. چهار صد سال بعد کلمان آدر ماشين پرنده اي ساخت که داراي موتور بود و بجاي بال از ملخ استفاده مي کرد.

هم اکنون کار روي توسعه سيستم هاي هوشمند با الهام از طبيعت از زمينه هاي خيلي پرطرفدار هوش مصنوعي است. الگوريتمهاي ژنتيک که با استفاده از ايده تکاملي دارويني و انتخاب طبيعي مطرح شده، روش بسيار خوبي براي يافتن مسائل بهينه سازيست. ايده تکاملي دارويني بيانگر اين مطلب است که هر نسل نسبت به نسل قبل داراي تکامل است و آنچه در طبيعت رخ مي دهد حاصل ميليون ها سال تکامل نسل به نسل موجوداتي مثل مورچه است.

الگوريتم کلوني مورچه براي اولين بار توسط دوريگو (Dorigo) و همکارانش به عنوان يک راه حل چند عامله (Multi Agent) براي مسائل مشکل بهينه سازي مثل فروشنده دوره گرد (TSP :Traveling Sales Person) ارائه شد.

عامل هوشند(Intelligent Agent) موجودي است که از طريق حسگر ها قادر به درک پيرامون خود بوده و از طريق تاثير گذارنده ها مي تواند روي محيط تاثير بگذارد.

الگوريتم کلوني مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روي کلوني مورچه هاست. اين مطالعات نشان داده که مورچه ها حشراتي اجتماعي هستند که در کلوني ها زندگي مي کنند و رفتار آنها بيشتر در جهت بقاء کلوني است تا درجهت بقاء يک جزء از آن. يکي از مهمترين و جالبترين رفتار مورچه ها، رفتار آنها براي يافتن غذا است و بويژه چگونگي پيدا کردن کوتاهترين مسير ميان منابع غذايي و آشيانه. اين نوع رفتار مورچه ها داراي نوعي هوشمندي توده اي است که اخيرا مورد توجه دانشمندان قرار گرفته است.بايد تفاوت هوشمندي توده اي(کلوني) و هوشمندي اجتماعي را روشن کنيم.

در هوشمندي اجتماعي عناصر ميزاني از هوشمندي را دارا هستند. بعنوان مثال در فرآيند ساخت ساختمان توسط انسان، زماني که به يک کارگر گفته ميشود تا يک توده آجر را جابجا کند، آنقدر هوشمند هست تا بداند براي اينکار بايد از فرغون استفاده کند نه مثلا بيل!!! نکته ديگر تفاوت سطح هوشمندي افراد اين جامعه است. مثلا هوشمندي لازم براي فرد معمار با يک کارگر ساده متفاوت است.

در هوشمندي توده اي عناصر رفتاري تصادفي دارند و بين آن ها هيچ نوع ارتباط مستقيمي وجود ندارد و آنها تنها بصورت غير مستقيم و با استفاده از نشانه ها با يکديگر در تماس هستند. مثالي در اين مورد رفتار موريانه ها در لانه سازيست.

جهت علاقه مند شدن شما به اين رفتار موريانه ها وتفاوت هوشمندي توده اي و اجتماعي توضيحاتي را ارائه مي دهم :

فرآيند ساخت لانه توسط موريانه ها مورد توجه دانشمندي فرانسوي به نام گرس قرار گرفت. موريانه ها براي ساخت لانه سه فعاليت مشخص از خود بروز مي دهند. در ابتدا صدها موريانه به صورت تصادفي به اين طرف و آن طرف حرکت مي کنند. هر موريانه به محض رسيدن به فضايي که کمي بالاتر از سطح زمين قرار دارد شروع به ترشح بزاق مي کنند و خاک را به بزاق خود آغشته مي کنند. به اين ترتيب گلوله هاي کوچک خاکي با بزاق خود درست مي کنند. عليرغم خصلت کاملا تصادفي اين رفتار، نتيجه تا حدي منظم است. در پايان اين مرحله در منطق

مسئله مکان یابی – مسیریابی وسیله نقلیه ظرفیت دار یکی از مسائل جدید و پر کاربرد درمدیریت زنجیره عرضه و شبکه های پخش محصولات می باشد.این مسئله ترکیبی از مساله مکان یابی و تسهیلات و مساله مسیریابی وسایل نقلیه است و هدف آن حل همزمان این دو مسئله است. در مسئله مکان یابی – مسیریابی وسیله نقلیه تعدادی مکان بالقوه احداث دپو به همراه تعدادی مشتری با تقاضا و مکان معین و همچنین تعدادی وسایل نقلیه با ظرفیت معین و برابر وجود دارند.

هدف از حل مسئله مکان یابی – مسیر یابی وسیله نقلیه بدست آوردن دپوهای مناسب و تخصیص مشتری ها به دپوها و طراحی مسیر های وسایل نقلیه با کمینه کردن هزینه ها می باشد.

روش پیشنهادی برای حل مسئله مکان یابی – مسیریابی وسیله نقلیه در این تحقیق ترکیبی از دو روش فرا ابتکاری جستجوی همسایگی تکرار شونده و نزول همسایگی متغیر است.برای آزمایش عملگرد الگوریتم تعدادی از مسائل نمونه مساله مکان یابی – مسیریابی وسیله نقلیه ظرفیت دار انتخاب گردید.

نتایج آزمایشات انجام شده نشان دهنده عملکرد مناسب الگوریتم و جوابهای با کیفیت و در زمانی معقول است.همچنین این نتایج قابل رقابت بودن الگوریتم پیشنهادی با سایر الگوریتم های موجود در پیشینه موضوع را نمایان می سازد.