شبیه سازی الگوریتم بهینه Whale Optimization Algorithm (WOA) در متلب
شبیه سازی الگوریتم بهینه Whale Optimization Algorithm (WOA) در متلب
+ آموزش فارسی در قالب یک فایل ورد
در این الگوریتم، والها به دنبال بهبود جوابها در فضای جستجو هستند. آنها به صورت تصادفی در فضای جستجو حرکت میکنند و با استفاده از توابع مناسب، جوابهای بهتر را به دست میآورند. والها در هر مرحله بهترین جواب را به خاطر میسپارند و بهبودهای بعدی را بر اساس آن انجام میدهند. این الگوریتم قدرتمند و کارآمد در بهینهسازی مسائل پیچیده و تابعهای هدف چندمعیاره استفاده میشود.
شبیه سازی الگوریتم بهینه Whale Optimization Algorithm (WOA) در متلب
بررسی اجمالی پروژه
این کد شامل یک تابع به نام WOA است که الگوریتم Whale Optimization Algorithm را پیادهسازی میکند. ورودیهای این تابع شامل تعداد ابعاد (dim)، محدوده جستجو (searchRange) و تعداد تکرارها (maxIterations) است. تابع WOA دو خروجی برمیگرداند: بهترین جواب (bestSolution) و بهترین fitness مربو
الگوریتم WOA از چه چیزی الهام گرفته شده است؟
الگوریتم بهینهسازی وال (Whale Optimization Algorithm) یک الگوریتم مستقل از مرتبه با الهام از رفتار والها در طبیعت است. این الگوریتم بر اساس شکار والها و رفتار گروهی آنها دریافته شده است. از طریق تقلید از رفتار گروهی والها، الگوریتم بهینهسازی وال به دنبال یافتن جواب بهینه برای مسائل پیچیده میباشد.
والها، که نوعی از نهنگان هستند، دریاها و اقیانوسها را به دنبال غذا میگردند و به صورت گروهی شکار میکنند. الگوریتم بهینهسازی وال با تقلید از رفتار والها و تبدیل آن به قواعد محاسباتی، به دنبال یافتن جواب بهینه در فضای جستجو است.
با استفاده از الگوریتم وال، میتوان بهبود و بهینهسازی فرآیندهای مختلف را در مسائل علمی و صنعتی دست یافت. این الگوریتم به دلیل سادگی پیادهسازی و قابلیت تطبیق با مسائل گوناگون، در زمینههای مختلفی مانند بهینهسازی مسائل مهندسی، شبکهها، هوش مصنوعی و غیره مورد استفاده قرار میگیرد.
مکانیزم عملکرد الگوریتم Whale Optimization Algorithm
رفتار والها در این الگوریتم بر اساس سه عملکرد اصلی تعریف میشود: جستجو (Search)، شکار (Prey) و پرتاب (Bubble-net Feeding). در مرحله جستجو، والها به صورت تصادفی در فضای جستجو حرکت کرده و جوابهایی به دست میآورند. در مرحله شکار، والها جوابهای بهتر را پیدا میکنند و به سمت آنها حرکت میکنند. در نهایت، در مرحله پرتاب، والها با ترکیب جوابهای بهتر، بهبودی مطلوب در جواب خود ایجاد میکنند.
الگوریتم وال به عنوان یک الگوریتم پراکنده، با استفاده از جستجو در فضای جستجو و بازنمایی بهینهسازی، به دنبال یافتن جواب بهینه در مسائل پیچیده و چندمعیاره است. این الگوریتم قابلیت مدلسازی و تطبیق به مسائل مختلف را دارد و به علت سادگی پیادهسازی، سرعت بالا و قابلیت مقیاسپذیری، در بسیاری از حوزهها مورد استفاده قرار میگیرد.
