Razvoj naprednih biološki inspirisanih algoritama za rešavanje optimizacionih problema primenjene mehanike
Advanced bio-inspired algorithms development for solving optimization problems in applied mechanics
Doktorand
Miodragovic, GoranMentor
Bulatovic, RadovanČlanovi komisije
Jugovic, ZvonimirSimic, Srboljub
Savkovic, Mile
Salinic, Slavisa
Metapodaci
Prikaz svih podataka o disertacijiSažetak
U poslednjih petnaestak godina pojavljuju se metode koje sve bolje rešavaju
komplikovane optimizacione probleme. Sve ove metode su nastale kao inspiracija sa
odgovarajućim pojavama u prirodi, pa se i zovu biološki inspirisane metode.
Najpoznatije su: genetski algoritmi (Genetic Algorithm - GA), diferencijalna
evolucija (Differential Evolution DE), optimizacija rojem čestica (Particle Swarm
Optmization PSO), optimizacija inspirisana kretanjem mrava (Ant Colony Optimization
- ACO), kukavičja pretraga (Cuckoo Search – CS), algoritam svica (Firefly Algorithm –
FA), algoritam slepog miša (Bat Algorithm – BA), optimizacija inspirisana kretanjem
planktona (Krill Herd Algorithm – KHA) itd. Svi ovi algoritmi se mogu primeniti na
veliki broj problema, daju mogućnost postavljanja širokog opsega za početne
vrednosti projektnih promenljivih – tako da nije potrebno iskustvo pri određivanju
bliskih početnih vrednosti, funkcija koja se optimizira ovim metodama ne mora biti
diferencijabilna i neprekidn...a, nema ograničenja u odnosu na broj promenljivih koji
se optimizira, primenljive su na veliki broj problema, zatim strukture njihovih
algoritama nude velike mogućnosti nadogradnje – čime se može postići efikasnost
algoritma jednostavnim modifikacijama.
Metodologija istraživanja u ovom radu je fokusirana na četiri od gore
pomenutih metoda: kukavičja pretraga (Cuckoo Search – CS), algoritam svica (Firefly
Algorithm – FA), algoritam slepog miša (Bat Algorithm – BA), optimizacija
inspirisana kretanjem planktona (Krill Herd Algorithm – KHA). Cilj istraživanja je da
se naprave odgovarajuće modifikacije i hibridizacije pomenutih metoda, koje će
postizati bolje rešenje u polju globalnih minimuma. Tako dobijeni algoritmi,
testirani su na benčmark optimizacionim problemima primenjene mehanike koji
postoje u literaturi. Takođe cilj istraživanja je i modeliranje nekih od navedenih
problema više složenosti i testiranje ovako unapređenih algoritama na takve
probleme. Ideja je da se uspostavi univerzalni algoritam kako bi se sa lakoćom
primenio u rešavanju različitih optimizacionih problema u mašinstvu, odnosno
primenjenoj mehanici u cilju dobijanja globalnog minimuma.
In the last fifteen years methods that better solve complex optimization problems
appear. All these methods have emerged as an inspiration to the corresponding phenomena in
nature, so they are called biologically inspired methods. The best known are: Genetic
Algorithms (Genetic Algorithm - GA), differential evolution (DE Differential Evolution),
Particle Swarm Optimization (PSO Particle Swarm optmization), optimization inspired by the
movement of ants (Ant Colony Optimization - ACO), cuckoo searches (Cuckoo Search - CS)
algorithm firefly (Firefly Algorithm - FA) algorithm bat (Bat Algorithm - BA), optimization
inspired by the movement artick krill (Krill Herd Algorithm - KHA) etc. All of these
algorithms can be applied to a large number of problems, give the possibility of setting up a
wide range of initial values of the design variables - so you do not need experience in
determining close initial value, a function that optimizes these methods may not be
differentiable and continuous, ...no restrictions on the the number of variables that optimizes,
are applicable to a large number of problems and structure of their algorithms offer great
possibilities for upgrades - which can be achieved by simple modification of the efficiency of
the algorithm.
The research methodology, in this thesis, is focused on four of the above-mentioned
methods: cuckoo searches (Cuckoo Search - CS) algorithm firefly (Firefly Algorithm - FA)
algorithm bat (Bat Algorithm - BA), optimization inspired by the movement of plankton
(Krill Herd Algorithm - KHA). The aim of the research is to make appropriate modifications
and hybridization of these methods, which will achieve a better solution in the field of global
minimum. The thus-obtained algorithms were tested on a benchmark problems by
optimization in applied mechanics, that exist in the literature. Also the aim of the research is
modeling some more complex problems and testing this advanced algorithms on such
problems. The idea is to establish a universal algorithm which will be easily applied in
solving various optimization problems in mechanical engineering or applied mechanics, in
order to obtain the global minimum.
Fakultet:
Универзитет у Крагујевцу, Факултет за машинство и грађевинарство, КраљевоDatum odbrane:
29-02-2016Ključne reči:
Algoritam slepog miša / The bat algorithm / dimensional synthesis / distance error / the cuckoo search algorithm / firefly algorithm / the hybrid cuckoo search and firefly algorithm / dimenziona sinteza / greška rastojanja / algoritam kukavičje pretrage / algoritam svica / hibridni algoritam kukavičje pretrage i algoritma svica / ograničena optimizacija / metaheuristika / Lévy-let / ciklični algoritam familije slepih miševa / modifikovani algoritam krila / limited optimization / metaheuristics / Lévy-flight / the Loop family bat algorithm / the modified krill algorithRelated items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Efikasan mehanizam kriptografske sinhronizacije u algoritmima selektivnog šifrovanja multimedijalnih sistema nove generacije / An efficient mechanism of cryptographic synchronization within selective encryption algorithms of the new genration multimedia systems.
Jovanović, Boriša Ž. (Универзитет у Београду, Електротехнички факултет, 13-09-2018) -
Detekcija promene sastava i geometrije puta obradom izmerenih parametara za potrebe kategorizacije putne infrastrukture / Detection of road structure composition and geometry changes by processing measured parameters, for the purpose of road network categorization
Slavković, Nikola (Универзитет у Београду, Електротехнички факултет, 17-06-2020) -
Побољшање управљачких и енергетских карактеристика мехатроничког система лифта / Poboljšanje upravljačkih i energetskih karakteristika mehatroničkog sistema lifta
Knežević, Bojan (Универзитет у Новом Саду, Факултет техничких наука, 07-03-2018)