論文の概要: Fuzzy Mutation Embedded Hybrids of Gravitational Search and Particle Swarm Optimization Methods for Engineering Design Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04599v1
• Date: Sun, 10 May 2020 07:42:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 01:19:26.317092
• Title: Fuzzy Mutation Embedded Hybrids of Gravitational Search and Particle Swarm Optimization Methods for Engineering Design Problems
• Title（参考訳）: 工学設計問題に対するファジィ変異埋め込み型重力探索法と粒子群最適化法
• Authors: Devroop Kar, Manosij Ghosh, Ritam Guha, Ram Sarkar, Laura Garc\'ia-Hern\'andez, Ajith Abraham
• Abstract要約: 我々はGSAとPSOの2つのハイブリッドバージョンに対するファジィ突然変異モデルを提案した。 開発したアルゴリズムはMutation based GPS (MGPS) と Mutation based PSOGSA と呼ばれる。 我々はこれら2つの新しいアルゴリズムを3つのカテゴリの23のベンチマーク関数上で評価した(一様、多モード、固定次元のマルチモーダル)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.260815721072525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gravitational Search Algorithm (GSA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are nature-inspired, swarm-based optimization algorithms respectively. Though they have been widely used for single-objective optimization since their inception, they suffer from premature convergence. Even though the hybrids of GSA and PSO perform much better, the problem remains. Hence, to solve this issue we have proposed a fuzzy mutation model for two hybrid versions of PSO and GSA - Gravitational Particle Swarm (GPS) and PSOGSA. The developed algorithms are called Mutation based GPS (MGPS) and Mutation based PSOGSA (MPSOGSA). The mutation operator is based on a fuzzy model where the probability of mutation has been calculated based on the closeness of particle to population centroid and improvement in the particle value. We have evaluated these two new algorithms on 23 benchmark functions of three categories (unimodal, multi-modal and multi-modal with fixed dimension). The experimental outcome shows that our proposed model outperforms their corresponding ancestors, MGPS outperforms GPS 13 out of 23 times (56.52%) and MPSOGSA outperforms PSOGSA 17 times out of 23 (73.91 %). We have also compared our results against those of recent optimization algorithms such as Sine Cosine Algorithm (SCA), Opposition-Based SCA, and Volleyball Premier League Algorithm (VPL). In addition, we have applied our proposed algorithms on some classic engineering design problems and the outcomes are satisfactory. The related codes of the proposed algorithms can be found in this link: Fuzzy-Mutation-Embedded-Hybrids-of-GSA-and-PSO.
• Abstract（参考訳）: Gravitational Search Algorithm (GSA) と Particle Swarm Optimization (PSO) はそれぞれ自然に着想を得たSwarmベースの最適化アルゴリズムである。 当初は単目的最適化に広く用いられていたが、早期収束に悩まされていた。 GSAとPSOのハイブリッドはより良く動作するが、問題は残る。 そこで本研究では, PSO と GSA の2種類のハイブリッド版である Gravitational Particle Swarm (GPS) と PSOGSA のファジィ突然変異モデルを提案する。 開発したアルゴリズムは、Mutation based GPS (MGPS) と Mutation based PSOGSA (MPSOGSA) と呼ばれる。 変異演算子は、粒子の集団中心への近さと粒子値の改善に基づいて突然変異の確率が計算されたファジィモデルに基づいている。 我々はこれら2つの新しいアルゴリズムを3つのカテゴリの23のベンチマーク関数で評価した(一様,多様,多様,多様)。 MGPSは23回(56.52%)でGPS 13を、MPSOGSAは23回(73.91%)でPSOGSAを17回(73.91%)上回った。 また,最近の最適化アルゴリズムであるSine Cosine Algorithm (SCA), Opposition-based SCA, Volleyball Premier League Algorithm (VPL)と比較した。 さらに,提案アルゴリズムをいくつかの古典的エンジニアリング設計問題に適用し,その結果が良好である。 提案アルゴリズムの関連コードは、Fuzzy-Mutation-Embedded-Hybrids-of-GSA-and-PSOというリンクで見ることができる。

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