स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

उन्नत ग्लो वर्म झुंड, संज्ञानात्मक विकास, ब्लैक होल और उन्नत बैट एल्गोरिदम द्वारा वास्तविक शक्ति हानि में कमी

कनागासाबाई लेनिन

यह पत्र इष्टतम प्रतिक्रियाशील शक्ति की समस्या को हल करने के लिए कई योजनाओं (बीएसीएस) के संयोजन के साथ एक बेहतर ग्लो वर्म झुंड अनुकूलन (आईजीएसओ) एल्गोरिदम, संज्ञानात्मक विकास अनुकूलन (सीडीओ) एल्गोरिदम, ब्लैक होल एल्गोरिदम (बीएचए) और बैट एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है। ग्लो वर्म झुंड अनुकूलन (जीएसओ) एल्गोरिदम एक नया एल्गोरिदम है जो शिकार को आकर्षित करने के लिए ग्लो वर्म के प्रकाश उत्सर्जन व्यवहार से प्रेरित होता है। जीएसओ एल्गोरिदम में वैश्विक खोज में सीमाएं हैं, सटीकता गणना में कमी है और अक्सर स्थानीय इष्टतम में गिर जाता है। जीएसओ की उपर्युक्त कमियों पर काबू पाने के लिए, यह काम समस्या को हल करने के लिए बेहतर जीएसओ एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है। ग्लो वर्म झुंड अनुकूलन एल्गोरिदम समानांतर हाइब्रिड उत्परिवर्तन के साथ शामिल है फिर इस शोधपत्र में प्रतिक्रियाशील शक्ति समस्या को हल करने के लिए संज्ञानात्मक विकास अनुकूलन (सीडीओ) एल्गोरिथ्म का उपयोग किया गया है। संज्ञानात्मक विकास पर पियाजे का सिद्धांत, जिसमें परिपक्वता, सामाजिक संपर्क, संतुलन; इन तीनों प्रक्रियाओं का उपयोग नए सीखने के चरण में किया जाता है और संज्ञानात्मक बुनियादी ढांचे में लगातार सुधार किया जाता है। फिर यह कार्य इष्टतम प्रतिक्रियाशील शक्ति समस्या को हल करने के लिए ब्लैक होल एल्गोरिथ्म (बीएचए) प्रस्तुत करता है। जनसंख्या का विकास पुनरावृत्तियों और ब्लैक होल में सबसे असाधारण उम्मीदवार की यात्रा कार्यक्रम में उम्मीदवारों को धकेलने के माध्यम से होता है जो अन्वेषण स्थान में उन लोगों के साथ आदान-प्रदान करते हैं। पुनरावृत्तियों में सभी उम्मीदवारों में से जबरदस्त उम्मीदवार को ब्लैक होल के रूप में चुना जाता है और शेष उम्मीदवारों को मानक सितारों के रूप में संरचित किया जाता है। ब्लैक होल का निर्माण मनमाना नहीं है, बल्कि यह निर्मित आबादी के वास्तविक उम्मीदवारों के रूप में बनता है। अन्वेषण और दोहन सितारों को बेहतर बनाने के लिए गुरुत्वाकर्षण जानकारी का उपयोग किया गया है। सितारों के बीच गुरुत्वाकर्षण बल निश्चित हैं और समाधान स्थान में घुसपैठ के दौरान ब्लैक होल की ओर सितारों की प्रगति की आदत है। फिर इस पेपर में इष्टतम प्रतिक्रियाशील शक्ति समस्या को हल करने के लिए कई योजनाओं (BACS) के संयोजन के साथ बैट एल्गोरिदम का प्रस्ताव किया गया है। बैट एल्गोरिदम बैट की क्रियाओं से नकल किया जाता है; मुख्य रूप से समय की देरी का उपयोग उत्सर्जन से प्रतिबिंब के लिए किया जाता है और इसे नेविगेशन के लिए नियोजित किया जाता है। जब ऑपरेटर की प्रगति बढ़ती है और जब अन्वेषण ऑपरेटर बढ़ता है, तो एल्गोरिदम की वैश्विक अभिसरण क्षमता कमजोर हो जाती है, फिर अभिसरण सटीकता अपर्याप्त होगी। नतीजतन, इस पेपर में, समस्या को हल करने के लिए कई योजनाओं का चयन किया गया है और यह स्वायत्त चयन रणनीति के रूप में काम करता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम में विभिन्न व्यक्ति फिटनेस की गुणवत्ता के संदर्भ में स्थिति को आधुनिक बनाने के लिए अलग-अलग रणनीति पसंद करते हैं। प्रस्तावित बेहतर ग्लो वर्म स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (IGSO) एल्गोरिदम,संज्ञानात्मक विकास अनुकूलन (सीडीओ) एल्गोरिदम, ब्लैक होल एल्गोरिदम (बीएचए) और कई योजनाओं के संयोजन के साथ बैट एल्गोरिदम (बीएसीएस) का परीक्षण मानक आईईईई 14, 30,300 बस परीक्षण प्रणाली में किया गया है और सिमुलेशन परिणाम दर्शाते हैं कि प्रक्षेपित एल्गोरिदम ने वास्तविक शक्ति हानि को काफी कम कर दिया है।