اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدخـوارزمية تدرج مترافق جديدة لحل مسائل الأمثليات غـيـر المقيدة
New Conjugate Gradient Algorithm for Solving Unconstrained Optimization Problems
2112
4 56
0.0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
إن خوارزميات التدرج المترافق هامة لحل مسائل الأمثليات غـير المقيدة، لذلك نقدم في هذا البحث خوارزمية تدرج مترافق تعتمد على تحسين معامل الترافق الذي يحقق شرط الانحدار الكافي و التقارب الشامل و ذلك بإجراء تهجين بين معاملي الترافق [1] و [2] . تظهـــــر النتائج العددية فعالية الخوارزمية المقترحة بعد تطبيقها على عدة مسائل قياسية و مقارنتها مع خوارزميات تدرج مترافق أخرى من حيث عدد التكرارات و قيمة الدالة و نظيم شعاع التدرج.
Conjugate gradient algorithms are important for solving unconstrained optimization problems, so that we present in this paper conjugate gradient algorithm depending on improving conjugate coefficient achieving sufficient descent condition and global convergence by doing hybrid between the two conjugate coefficients [1] and [2]. Numerical results show the efficiency of the suggested algorithm after its application on several standard problems and comparing it with other conjugate gradient algorithms according to number of iterations, function value and norm of gradient vector.
المراجع المستخدمة
RIVAIE, M., MUSTAFA, M., JUNE, L. W., MOHD, I., A new class of nonlinear conjugate gradient coefficient with global convergence properties, Appl. Math. Comp. 218, 2012, 11323-11332
RIVAIE, M., MAMAT, M., ABASHAR, A., A new class of nonlinear conjugate gradient coefficients with exact and inexact line searches. Appl. Math. Comp. 268, 2015, 1152-1163
HESTENES, M. R., STIEFEL, E. L., Methods of conjugate gradients for solving linear systems, J. Research Nat. Bur. Standards, 49, 1952, 409-436
قيم البحث
اقرأ أيضاً
إن خوارزميات التدرج المترافق هامة لحل مسائل الأمثليات غـير المقيدة، لذلك نقدم في هذا البحث خوارزمية هجينة لتدرج مترافق تعتمد عمى تحسين معامل الترافق الذي يحقق شرط الانحدار الكافي والتقارب الشامل
تستخدم الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف على نطاق واسع من المجالات
في سبيل حل مسائل الأمثلة, و التي تتطلب وجود عدة أهداف متعارضة يجب
أخذها بعين الاعتبار معاً. تمتلك خوارزميات الأمثلة التطورية الأساسية عدة
عيوب, مثل الافتقار إلى معيار جيد لإنها
ء العمل, و عدم وجود براهين تثبت
التقارب الجهد. غالباً ما تستخدم خوارزمية أمثلة تطورية هجينة متعددة الأهداف
للتغلب على هذه العيوب.
optimization
الأمثلة
الأمثلة متعددة الأهداف
الخوارزميات التطورية
الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف
الخوارزميات التطورية عديدة الأهداف
(Multi-Objective Optimization (MO
Evolutionary Algorithms
(Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs
(Many-Objective Evolutionary Algorithms (MaOEAs
المزيد..
تم في نشرة سابقة تركيب خوارزمية استمرارية تنبؤية تصحيحية يمكنها حل مسائل أمثلة
مقيدة. كان التأليف بين توابع جزائية ناعمة مع استمرارية عددية، إضافة إلى وجوب استعمال منظومة
النشر اللاغرانجية من المركبات الأساسية في الخوارمية. و قد ظهر تحسين لهذه الخو
ارزمية في النشرة، حيث تم تناول الجزء التصحيحي من الخوارزمية بوساطة الجبر الخطي.
في هذا البحث نعرض طريقة تفاعلية جديدة لحل مسائل البرمجة الخطية متعددة الأهداف, تعتمد هذه الطريقة على تشكيل نموذج تخفيض الانحرافات النسبية لدوال الأهداف عن قيمها المعيارية, و معالجة انحرافات دوال الأهداف غير المرضية بالتفاعل مع متخذ القرار.
و تم مقار
نة النتائج التي حصلنا عليها مع عدة طرائق تفاعلية و منها ( طريقة STEM [6]– طريقة STEM المحسنة[7] – طريقة Matejas – peric [8]) حيث أثبتت النتائج العددية فعالية الطريقة المقترحة مقارنة مع النتائج التي حصلنا عليها باستخدام تلك الطرائق عند نقطة الحل الابتدائي و مختلف نقاط التفاعل مع متخذ القرار.
الغاية من البحث هي دراسة وتحليل بعض الطرائق العشوائيَّة شبه المتدرّجة وإمكانية تطبيقها لإيجاد الحل الأمثل لمسائل أمثليّة تخضع لمؤثّرات عشوائيّة وظروف تتحكّم فيها الصدفة. وقد تم إثبات تقارب بعض هذه الطرق الرياضيّة وفعاليتها من أجل بعض المسائل العشوائي
َّة غير المحدّبة وغير الملساء والمزوّدة بدالة هدفية وقيود محدّدة وحيث اتخذ مجمّع الطاقة الشمسية كمثال على ذلك.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
