تغییر الگوریتم بهینه سازی فاخته جهت استفاده در محیط های پویا

چکیده

محیط­های پویا محیط­هایی هستند که قابلیت تغییرات در طول زمان را به خود اختصاص می­دهند. این تغییرات می­تواند به طرق مختلف از جمله تغییر در پارامترها، توابع هدف یا محدودیت­های مسئله اتفاق افتد. در این راستا حوزه ­ی وسیعی از علوم مختلف مانند مدیریت، اقتصاد، رایانه، ریاضیات و غیره با این تغییرات روبرو بوده که هم در بخش تئوری و هم به صورت عملی در جهان واقعی مطرح می­شوند. به همین دلیل حل مسائل مربوط به محیط­های پویا که به حل مسائل بهینه­ سازی پویا معروفند از چند دهه­ ی گذشته تا به امروز مطرح بوده ­اند. مهمترین چالش در حل این گونه مسائل مربوط به نحوه­ی سازگاری با محیط تغییر یافته­ ی جدید می­باشد. بنابراین نیاز به ردیابی و دنبال کردن نقطه­ی (نقاط) بهینه­ ی­ جدید در فضای مسئله احساس می­شود. برای برخورد با این چالش محققان بر آن شدند تا از الگوریتم­های تکاملی که الهام گرفته از فرآیندهای تکاملی ­اند و افزودن یکسری مکانیزم­های خاص بهره­ گیرند. چالش دیگری که این مسائل با آن روبرو می­شوند، یافتن بهینه(ها) به طور هر چه دقیق­تر می­باشد که برای این امر بایستی حتی الامکان از الگوریتم­هایی با سرعت هم­گرایی و توانایی جستجوی محلی بالا استفاده کرد. الگوریتم بهینه­ سازی فاخته یکی از الگوریتم­های تکاملی است که در محیط­های ایستا سرعت هم­گرایی و توانایی جستجوی محلی بالایی از خود نشان داده است. از سویی پویاسازی این الگوریتم تاکنون بررسی نشده است. لذا هدف از این پژوهش پویاسازی و ارائه­ی نسخه­ی جدیدی از این الگوریتم می­باشد. برای تحقق این موضوع ابتدا تغییراتی در ساختار اصلی الگوریتم استاندارد ایجاد شده و با بهره­ گیری از یک مکانیزمخود-تطبیقی در شعاع تخم­گذاری فاخته­ ها، تلاش در افزایش سرعت هم­گرایی و توانایی جستجوی محلی صورت گرفته است. سپس جهت ردیابی بهینه(ها) بعد از تغییرات محیطی، از یک الگوریتم چند-دسته­ای، مکانیزم ایجاد دسته­­ی آزاد و نیز مکانیزم­ انحصار بهره گرفته می­شود. همچنین جهت رویارویی با چالش­های مربوط به از دست دادن تنوع و حافظه ی­ نامعتبر در دسته ­های هم­گرا شده، فاخته­های هر دسته در شعاعی (که بر اساس طول گام حرکتی قله­ها تعیین می­گردد) اطراف بهترین فاخته ­ی آن دسته پخش و مورد ارزیابی قرار می­گیرند. در دسته­ های غیر هم­گرا نیز تنها شایستگی موقعیت فاخته های آن دسته مجدداً محاسبه می­شود. مکانیزم غیرفعال­سازی از دیگر مکانیزم­هایی است که جهت افزایش کارآیی الگوریتم در محیط­های پویا مطرحشده است. در نهایت بر اساس نتایج به دست آمده، الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با اکثر الگوریتم­ها کارآیی بهتری از خود نشان داده است.