-
المقاله
1 - Providing a Bird Swarm Algorithm based on Classical Conditioning Learning Behavior and Comparing this Algorithm with sinDE, JOA, NPSO and D-PSO-C Based on Using in NanoscienceJournal of Optoelectronical Nanostructures , العدد 4 , السنة 5 , پاییز 2020There can be no doubt that nanotechnology will play a major role in our future
technology. Computer science offers more opportunities for quantum and
nanotechnology systems. Soft Computing techniques such as swarm intelligence, can
enable systems with des أکثرThere can be no doubt that nanotechnology will play a major role in our future
technology. Computer science offers more opportunities for quantum and
nanotechnology systems. Soft Computing techniques such as swarm intelligence, can
enable systems with desirable emergent properties. Optimization is an important and
decisive activity in structural designing. The inexpensive requirement in memory and
computation suits well with nanosized autonomous agents whose capabilities may be
limited by their size. To apply in nanorobot control, a modification of PSO algorithm is
required. Using birds’ classical conditioning learning behavior in this paper, particles will
learn to perform a natural conditional behavior towards an unconditioned stimulus.
Particles in the problem space are divided into multiple categories and if any particle finds
the diversity of its category in a low level, it will try to move towards its best personal
experience. We also used the idea of birds’ sensitivity to the space in which they fly and
tried to move the particles more quickly in improper spaces so that they would depart the
spaces. On the contrary, we reduced the particles’ speed in valuable spaces in order to do
more search. The proposed method was implemented in MATLAB software and
compared to similar results. It was shown that the proposed method finds a good solution
to the problem regardless of nondeterministic functions or stochastic conditions. تفاصيل المقالة -
المقاله
2 - Application of Classical Bird Swarm Learning Algorithm as a Method of Optimization in Nanotechnology SystemsJournal of Optoelectronical Nanostructures , العدد 1 , السنة 6 , بهار 2021شکی نیست که فناوری نانو نقش عمده ای در
فناوری آینده أکثرشکی نیست که فناوری نانو نقش عمده ای در
فناوری آینده ما خواهد داشت. علوم کامپیوتر فرصت های بیشتری برای
سیستم های کوانتومی و فناوری نانو فراهم می کند. تکنیک های محاسبات نرم مانند هوش انبوه ، می
توانند سیستم هایی با ویژگی های ظهور مطلوب را قادر سازند. بهینه سازی یک
فعالیت مهم و تعیین کننده در طراحی سازه است. نیاز ارزان در حافظه و
محاسبات با عوامل مستقل نانومتری که توانایی آنها ممکن است
توسط اندازه آنها محدود شود مناسب است. برای اعمال در کنترل نانوربات ، اصلاح الگوریتم PSO
مورد نیاز است. با استفاده از رفتار یادگیری شرطی سازی کلاسیک پرندگان در این مقاله ، ذرات
یاد می گیرند که یک رفتار طبیعی شرطی را نسبت به محرک بی قید و شرط انجام دهند.
ذرات موجود در فضای مسئله به چند دسته تقسیم می شوند و اگر ذره
ای تنوع رده خود را در سطح پایین پیدا کند ، سعی می کند به سمت بهترین
تجربه شخصی خود حرکت کند. ما همچنین از ایده حساسیت پرندگان به فضایی که
آنها در آن پرواز می کنند استفاده کردیم و سعی کردیم ذرات را در فضاهای نامناسب با سرعت بیشتری حرکت دهیم تا
از فضاها خارج شوند. برعکس ، ما سرعت ذرات را در
فضاهای ارزشمند کاهش می دهیم تا بیشتر جستجو کنیم. روش پیشنهادی در
نرم افزار MATLAB پیاده سازی شده و با نتایج مشابه مقایسه شده است. نشان داده شد که روش پیشنهادی
بدون توجه به عملکردهای غیر تعیین کننده یا
شرایط تصادفی ، راه حل خوبی برای مسئله پیدا می کند . تفاصيل المقالة