دانلود و نمایش مقالات مرتبط با بهینه سازی ذرات ذرات::صفحه 1
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - بهینه سازی ذرات ذرات

تعداد مقالات یافته شده: 4
ردیف عنوان نوع
1 Analysis of earnings forecast of blockchain financial products based on particle swarm optimization
تحلیل پیش بینی درآمد محصولات مالی بلاکچین بر اساس بهینه سازی ازدحام ذرات-2019
The purpose of this study is to solve the problems of large number of iterations, limitations and poor fitting effect of traditional algorithms in predicting the yield rate of blockchain financial products. In this study, bitcoin yield rate is taken as the research object, and data from June 2, 2016 to December 30, 2018 are collected, totaling 943 pieces. The BP neural network, support vector regression machine algorithm and particle swarm optimization least square vector algorithm are respectively adopted to carry out model simulation and empirical analysis on the collected data, and it is concluded that particle swarm optimization least square vector algorithm has the best fitting effect. Subsequently, the Ethereum (ETH) yield rate is selected as the research object, and the model simulation and empirical analysis are carried out on it, which verifies that the optimized algorithm has better prediction and fitting on the time series. The results show that the particle swarm optimization algorithm among the three algorithms mentioned in this research has the best prediction effect. Therefore, the results of this study have a good fitting effect on the prediction of the yield rate of blockchain financial products, have a good guiding effect on the investors of blockchain financial products, and have a good guiding significance for the study of the yield rate of China’s blockchain financial products.
Keywords: Particle swarm optimization | Blockchain | Financial product | Earnings
مقاله انگلیسی
2 Efficient feature selection of power quality events using two dimensional (2D) particle swarms
گزیده ای از ویژگی های موثر حوادث با کیفیت توان با استفاده از تاب های ذره ای دو بعدی (2D)-2019
A novel two-dimensional (2D) learning framework has been proposed to address the feature selection problem in Power Quality (PQ) events. Unlike the existing feature selection approaches, the proposed 2D learning explicitly incorporates the information about the subset cardinality (i.e., the number of features) as an additional learning dimension to effectively guide the search process. The efficacy of this approach has been demonstrated considering fourteen distinct classes of PQ events which conform to the IEEE Standard 1159. The search performance of the 2D learning approach has been compared to the other six well-known feature selection wrappers by considering two induction algorithms: Naive–Bayes (NB) and k-Nearest Neighbors (k-NN). Further, the robustness of the selected/reduced feature subsets has been investigated considering seven different levels of noise. The results of this investigation convincingly demonstrate that the proposed 2D learning can identify significantly better and robust feature subsets for PQ events.
Keywords: Classification | Dimensionality reduction | Feature selection | Particle swarm optimization | Pattern recognition | Power quality
مقاله انگلیسی
3 الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات با کنترل هوشمند تعداد ذرات برای طراحی بهینه ماشین های الکتریکی
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 23
در این مقاله، یک الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) اصلاح شده پیشنهاد می شود که نسخه ارتقاء یافته الگوریتم PSO معمولی است. برای بهبود دادن عملکرد الگوریتم PSO ، یک روش جدید برای کنترل کردن هوشمندانه تعداد ذرات به کار برده شده است. این روش جدید، مقدار هزینه بهترین جهانی (gbest) در تکرار فعلی نسبت به gbest در تکرار قبلی را با یکدیگر مقایسه می کند. اگر بین دو مقدار هزینه اختلافی وجود داشته باشد، آنگاه الگوریتم پیشنهادی در مرحله اکتشاف عمل می کند و تعداد ذرات را حفظ می کند. اما، وقتی که اختلاف در مقادیر هزینه نسبت به مقادیر تحمل تخصیص یافته توسط کاربر کوچکتر باشد، این الگوریتم پیشنهادی در مرحله استخراج عمل می کند و تعداد ذرات را کاهش می دهد. علاوه بر این، این الگوریتم ، نزدیکترین ذره به بهترین ذره را حذف می کند تا از تصادفی بودنش بر حسب فاصله ی اقلیدسی اطمینان حاصل کند. الگوریتم پیشنهادی با استفاده از پنج تابع آزمون عددی اعتبارسنجی می شود، که تعداد فراخوانی های تابع تا اندازه ای نسبت به PSO معمولی کاهش می یابد. بعد از اعتبار سنجی الگوریتم ، برای طراحی بهینه موتور سنکرون مغناطیس دائم درونی (IPMSM) به کار برده می شود تا اعوجاج هارمونیک کل (THD) نیروی ضد محرکه الکتریکی (back-EMF) کاهش یابد. با در نظر گرفتن شرط عملکرد، طراحی بهینه به دست می آید که back-EMF THD را کاهش داده و مقدار back-EMF را برآورده می کند. نهایتا، یک مدل آزمایشگاهی را ایجاد کرده و آزمایش می کنیم. برای اعتبارسنجی عملکرد طراحی بهینه و الگوریتم بهینه سازی ، یک آزمایش بدون بار انجام می شود. بر اساس نتایج آزمایشگاهی، اثربخشی الگوریتم پیشنهادی بر روی طراحی بهینه یک ماشین الکتریکی تایید می شود.
کلمات کلیدی: طراحی بهینه | الگوریتم بهینه سازی | بهینه سازی ذرات ذرات | ماشین الکتریکی | موتور همگام مگنت دائمی.
مقاله ترجمه شده
4 Optimizing a vendor managed inventory (VMI) supply chain for perishable products by considering discount: Two calibrated meta-heuristic algorithms
بهینه سازی مدیریت موجودی فروشنده (VMI) زنجیره تامین برای محصولات فاسد شدنی با در نظر گرفتن تخفیف: دو الگوریتم فرا ابتکاری کالیبره-2017
Vendor Managed Inventory (VMI) is one of the inventory management strategies that reduce costs, increase responsiveness and improve collaboration between the members of supply chain. Although the VMI can reduce response time and deterioration in perishable supply chain (PSC), but there is a few reports on using VMI for PSC. In this paper VMI strategy is used for managing the inventory of per ishable product at two-level supply chain with single vendor and multiple retailers. After passing a speci fic time of product lifetime that called the critical time, the product would be perished by a probability distribution function. It is probable that the inventory of product is not sold after the critical time, there fore the management system will use discount to stimulate demand. Then a proposed model is formu lated as a nonlinear programming model. The objective function of the proposed model is minimizing the total cost of supply chain including the cost of fixed ordering, holding, discount, and deterioration whereas replenishment cycles and order size for retailers and also production time needed to supply inventory of each retailer can be determined through the proposed model. Since the model is a NP-hard problem, a Genetic algorithm (GA) and a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm are developed for solving it appropriately and the results are presented that PSO algorithm has a better performance for solving of the proposed model in this paper. Taguchi method is an applied to calibrate the parameters of the algorithms into provide reliable solution. Finally, the conclusion and further research are presented.
Keywords: Vendor managed inventory | Perishable supply chain | Discount | Genetic algorithm |Particle swarm optimization
مقاله انگلیسی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2039 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 36306 :::::::: افراد آنلاین: 24