فایل ورد کامل الگوریتم تکامل مانکی کینگ: الگوریتم تکاملی جدید تقلیدی و کاربرد آن در بهینه سازی مصرف سوخت خودرو

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل الگوریتم تکامل مانکی کینگ: الگوریتم تکاملی جدید تقلیدی و کاربرد آن در بهینه سازی مصرف سوخت خودرو،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۲ صفحه

۶- نتیجه گیری
در این مقاله الگوریتم تکاملی مانکی کینگ را مطرح کردیم و به تحلیل سه طرح به روز رسانی پرداختیم و آنگاه از توابع معیار برای تایید الگوریتم پیشنهادی استفاده کردیم. مقایسه های بین الگوریتم خود و مدل های بهینه سازی دسته ذرات پیشرفته، انجام شد و نتایج آزمایشات نشان داد که الگوریتم ما سرعت و دقت همگرایی بهتری دارد. مدل های بهینه سازی دسته ذرات دارای نقطه ضعف عمده اند و اینکه اندازه جمعیت بزرگ به طور عمده نتایج بهینه سازی را بهبود نمی بخشد و لذا این ضعف در بهینه سازی مسائل ابعد بالا وجود دارد. الگوریتم ما استفاده بهتری از هماهنگی ذرات داشته و این مسئله به طور کامل در بهینه سازی مقیاس بزرگ نشان داده می شود. به کارگیری تردد خودروهای نواحی شهری در چارچوب مصرف حداقل سوخت بحث می شود و الگوریتم ما تردد با مصرف سوخت حداقل مطرح می کند و بهتر از الگوریتم A*و دیکسترا عمل می کند. الگوریتم ما همچنین می تواند به شکل بهینه سازی دسته ذرات و شکل تکامل دیفرانسیلی تجزیه شود. همچنین می توانیم از تکرارها/تولد های تکامل ذره با افزایش اندازه جمعیت ذره استفاده کنیم تا به تعداد برابر ارزیابی های توابع برسیم که عملکرد بهتری از خود نشان داده و این تحلیل در مقاله بعدی بحث خواهد شد.

عنوان انگلیسی:Monkey King Evolution: A new memetic evolutionary algorithm and its application in vehicle fuel consumption optimization~~en~~

۶ Conclusion

In this paper, we propose Monkey King Evolutionary algorithm, analyze three update schemes, and then we use benchmark functions to validate the proposed algorithm. Comparisons are made between our algorithm and state-of-the-art PSO variants, scale optimization. An application of urban area vehicle navigation of particles’ cooperation, and it’s fully demonstrated on large tion high dimension problems. Our algorithm makes better use optimization results significantly, so is the weakness to optimizafatal weakness that large population size did not improve the vergence speed and convergence accuracy. PSO variants have a and experiment results show that our algorithm has better con-within least fuel consumption is discussed and our algorithm gives the least fuel consumption navigation, and it outperforms A and Dijkstra algorithm. Our algorithm can also be degraded into PSO form and Differential Evolution(DE) form. We also can reduce iterations/generations of particles’ evolution by increasing the particle population size to achieve equal number of function evaluations, and it makes a better performance, the analysis will be discussed in the next paper.

$$en!!