بررسی الگوریتم بهینه‌سازی مونگوس کوتوله برروی توابع پیوسته

دسته بندي : فنی و مهندسی » کامپیوتر و IT
الگوریتم بهینه‌سازی مونگوس کوتوله(Dwarf Mongoose Optimization Algorithm) یکی از الگوریتم‌های فراابتکاری است که در سال 2022 ابداع شده است. این الگوریتم در ژورنال معتبر Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering از انتشارات الزویر چاپ شده است. در این تحقیق، الگوریتم بهینه‌سازی مونگوس کوتوله برروی 23 تابع استاندارد در محیط متلب 2018 تست شده است. در شبیه‌سازی پیوست شده، الگوریتم بهینه سازی مونگوس کوتوله با الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری(Grey Wolf Optimizer)، الگوریتم اجتماع سالپ(Salp Swarm Algorithm)، الگوریتم سینوس کسینوس(Sine Cosine Algorithm) و الگوریتم بهینه‌سازی اجتماع ذرات(Particle Swarm Optimization) مقایسه شده است. نتایج تجربی این شبیه‌سازی نشان می‌دهد که الگوریتم بهینه‌سازی مونگوس کوتوله در مقایسه با الگوریتم‌های ذکر شده، یک بهینه‌ساز با عملکرد بالا است.
دسته بندی: فنی و مهندسی » کامپیوتر و IT

تعداد مشاهده: 2715 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.rar

فرمت فایل اصلی: pdf, m

حجم فایل:5,393 کیلوبایت

 قیمت: 80,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.   پرداخت و دریافت فایل
  • راهنمای استفاده:
    فایل با فرمت rar بارگذاری شده است که برای باز کردن به نرم‌افزار winrar نیاز دارید.

  • محتوای فایل دانلودی:
    فایل شبیه‌سازی شده با متلب 2018 به بالا
    مقاله اصلی به زبان انگلیسی(2022)
    فیلم اجرای کدها