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अमूर्त

गैर-रेखीय बाध्य अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए बहुउद्देश्यीय साम्राज्यवादी प्रतिस्पर्धी एल्गोरिदम

चुन आन लियू और हुआमिन जिया

पोर्टफोलियो, आर्थिक प्रबंधन, एयरस्पेस इंजीनियरिंग और खुफिया प्रणाली आदि जैसे विज्ञानों की एक विविध श्रेणी में गैर-रेखीय विवश अनुकूलन समस्या (एनसीओपी) उत्पन्न हुई है। इस पत्र में, एनसीओपी को हल करने के लिए एक नया बहुउद्देश्यीय साम्राज्यवादी प्रतिस्पर्धी एल्गोरिदम प्रस्तावित किया गया है। सबसे पहले, हम एनओसीपी को हल करने के लिए कुछ मौजूदा उत्कृष्ट एल्गोरिदम की समीक्षा करते हैं; फिर, गैर-रेखीय विवश अनुकूलन समस्या को एक द्विउद्देश्यीय अनुकूलन समस्या में बदल दिया जाता है। दूसरा, विकास देश झुंड की विविधता में सुधार करने और विकास देश झुंड को खोज स्थान के व्यवहार्य क्षेत्र में पहुंचने या उतरने में मदद करने के लिए, उनके संबंधित साम्राज्यवादी की ओर बढ़ने वाली कॉलोनी के तीन प्रकार के विभिन्न तरीके दिए गए हैं। तीसरा, साम्राज्यवादी और कॉलोनी की स्थिति का आदान-प्रदान करने के लिए नया ऑपरेटर आनुवंशिक एल्गोरिदम में पुनर्संयोजन ऑपरेटर के समान दिया गया है ताकि प्रस्तावित एल्गोरिदम की अन्वेषण और शोषण क्षमताओं को समृद्ध किया जा सके। चौथा, अभिसरण गति को तेज करने के लिए एक स्थानीय खोज विधि भी प्रस्तुत की गई है। अंत में, नए दृष्टिकोण का परीक्षण तेरह सुप्रसिद्ध एनपी-हार्ड नॉनलाइनियर कंस्ट्रेन्ड ऑप्टिमाइज़ेशन फ़ंक्शन पर किया गया है, और प्रयोग के साक्ष्य बताते हैं कि नॉनलाइनियर कंस्ट्रेन्ड ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या को हल करते समय प्रस्तावित विधि मज़बूत, कुशल और सामान्य है। कुछ अन्य अत्याधुनिक एल्गोरिदम की तुलना में, प्रस्तावित एल्गोरिदम में सर्वश्रेष्ठ, माध्य और सबसे खराब उद्देश्य फ़ंक्शन मान और मानक विचलन के संदर्भ में उल्लेखनीय लाभ हैं।