स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

बाध्य और अप्रतिबंधित परीक्षण कार्यों के लिए ग्रासहॉपर अनुकूलन एल्गोरिथ्म का अनुप्रयोग

अभिषेक जी नेवे

ग्रासहॉपर ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए हाल ही में इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम में से एक है। यह एल्गोरिदम झुंड आधारित प्रकृति से प्रेरित एल्गोरिदम है जो प्रकृति में टिड्डे के झुंड के व्यवहार की नकल करता है और गणितीय रूप से मॉडल बनाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम का उपयोग इंजीनियरिंग ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है। एल्गोरिदम के प्रदर्शन को मान्य और सत्यापित करने के लिए GOA को विभिन्न बेंचमार्क परीक्षण कार्यों के लिए परीक्षण किया जाता है। GOA से प्राप्त परिणामों की तुलना परीक्षण कार्यों के वास्तविक मूल्यों (परिणामों) से की जाती है। एल्गोरिदम से प्राप्त परिणाम दर्शाते हैं कि एल्गोरिदम सटीक परिणाम देने में सक्षम है। ग्रासहॉपर ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम (GOA) का उपयोग करके हल किए गए अप्रतिबंधित और विवश परीक्षण फ़ंक्शन और परिणाम मान्य कर सकते हैं कि एल्गोरिदम विश्वसनीय परिणाम देता है। विवश अनुकूलन समस्या को अप्रतिबंधित अनुकूलन समस्या में बदलने के लिए विवशता प्रबंधन तकनीक का उपयोग किया जाता है, ताकि समस्या को ग्रासहॉपर ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम (GOA) द्वारा संभाला जा सके। इस पेपर में विवशता प्रबंधन तकनीक के रूप में स्टेटिक पेनल्टी विधि का उपयोग किया जाता है। एल्गोरिदम वास्तविक जीवन में विभिन्न इंजीनियरिंग समस्याओं के लिए भी लागू हो सकता है।