در این نوشته سعی شده به بررسی کلی سیستم های تشخیص خودکار پلاک خودرو و بررسی یکی از روش های تشخیص و خواندن پلاک پرداخته شود. شرکت بهسان اندیش تولید کننده سامانه های هوشمند مفتخر به تولید یکی از دقیقترین و سریعترین سامانه های جامع کنترل تردد خودرو می باشد که می توانید جهت آشنایی با این محصول به لینک :سامانه جامع کنترل تردد خودرو بهسان(پلاک خوان) مراجعه بفرمایید.
نویسنده: آقایان علی اوحدی و محسن امیدوار
تعداد صفحات : 42
کلیمه عبور فایل : behsanandish.com
الگوریتم جستجوی جدیدی مبتنی بر جمعیت به نام الگوریتم زنبور عسل (BA) ارایه شده است . الگوریتم کلونی زنبور عسل رفتار جست و جوی غذای گروه زنبورهای عسل را تقلید می کند . در مدل پایه ای آن الگوریتم نوعی از جستجوی همسایگی ترکیب شده با جستجوی تصادفی را انجام می دهد و می تواند برای هر دوی بهینه سازی ترکیبی یا بهینه سازی تابعی مورد استفاده قرار گیرد.
طبیعت الهام بخش محققان برای توسعه مدل هایی برای حل مسائل و مشکلات آنهاست. به عنوان مثال “بهینه سازی” زمینه ای است که بارها این مدل ها توسعه و به کار برده شده اند . الگوریتم ژنتیک انتخاب طبیعی و عملگرهای ژنتیک را شبیه سازی می کند ، الگوریتم بهینه سازی خرده گروه ها ، دسته های پرندگان و مدرسه ماهی ها را شبیه سازی می کند، سیستم حفاظتی مصنوعی توده های سلولی سیستم حفاظتی را شبیه سازی می کند ، الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها رفتار کاوشی مورچه ها را شبیه سازی می کند و الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی رفتار کاوشی زنبورهای عسل را شبیه سازی می کند. اینها نمونه هایی بود از الگوریتم های بهینه سازی الهام شده از طبیعت . الگوریتم دیگری که رفتار کاوشی زنبورها را با یک مدل الگوریتمی متفاوت شبیه سازی می کند الگوریتم زنبور عسل BA است .
در این مقاله دو الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی و الگوریتم زنبور عسل را معرفی می کنیم.
الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی (ABC) توسط کارابوگا در سال 2005 برای بهینه سازی واقعی پارامترها ارایه شد، این الگوریتم یک الگوریتم بهینه سازی جدیدا معرفی شده است و رفتار کاوشی کلونی زنبورها را برای مسایل بهینه سازی بدون محدودیت شبیه سازی می کند. برای حل مسائل بهینه سازی با محدودیت یک روش اداره محدودیت با این الگوریتم ترکیب می شود.
در یک کلونی زنبور عسل واقعی ، وظایفی وجود دارد که توسط افراد تخصصی شده انجام می شود. این زنبورهای متخصص تلاش می کنند تا میزان شهد ذخیره شده در کندو را با انجام تقسیم کار و خودسازماندهی موثر حداکثر کنند. مدل کمینه انتخاب جستجوی غذا توسط گروه های هوشمند زنبور در یک کلونی زنبور عسل ، که الگوریتم ABC اتخاذ کرده است ، شامل سه نوع زنبور است : زنبورهای کارگر ، زنبورهای ناظر ، و زنبورهای پیشاهنگ (یا دیده ور) .
نصف کلونی شامل زنبورهای کارگر است و نصف دیگر آن شامل زنبورهای ناظر است. زنبورهای کارگر مسئول بهره برداری از منابع شهدی هستند که قبلا کشف شده اند و نیز دادن اطلاعات به سایر زنبورهای منتظر (زنبورهای ناظر) در کندو درباره کیفیت مکان مواد غذایی که در حال استخراج آن هستند . زنبورهای ناظر در کندو می مانند و مطابق با اطلاعاتی که زنبورهای کارگر به اشتراک گذاشته اند درباره یک منبع غذایی برای بهره برداری شدن تصمصم گیری می کنند. پیشاهنگ ها به صورت تصادفی محیط را برای یافتن یک منبع غذایی جدید براساس یک انگیزش درونی یا مدارک امکانی خارجی یا تصادفی جستجو می کنند. مراحل اصلی الگوریتم ABC که این رفتار را شبیه سازی می کند در ادامه آورده می شود :
1- مقدار دهی اولیه به موقعیت های منابع غذایی
2- هر زنبور کارگر یک منبع غذایی جدید در مکان منبع غذایی خود تولید می کند و منبع بهتر را استخراج می کند .
3- هر زنبور دیده ور یک منبع را وابسته به کیفیت راه حلش انتخاب می کند و یک منبع غذایی جدید رادر مکان منبع غذایی انتخاب شده تولید می کند و منبع بهتر را استخراج می کند.
4- تعیین منبعی که باید متروک شود و تخصیص زنبورهای کارگر آن به عنوان دیده ور برای جستجوی منابع غذایی جدید.
5- بخاطر سپردن بهترین منبع غذایی پیدا شده تا کنون.
6- تکرار مرحله های 2 – 5 تا زمانی که معیار توقف مقتضی شود.
در مرحله اول الگوریتم ، xi (i = 1, . . . , SN) راه حل ها به صورت تصادفی تولید می شوند که در آن SN تعداد منابع غذایی است . در مرحله دوم الگوریتم ، برای هر زنبور کارگر ، که تعداد کل آنها برابر با نصف تعداد منابع غذایی است ، یک منبع جدید بوسیله رابطه زیر تولید می شود:
vij = xij + φij (xij – xkj) (1
φij یک عدد تصادفی بطور یکنواخت توزیع شده در بازه [-1,1] است که تولید موقعیت منابع غذایی همسایه را در اطراف xij کنترل می کند، K شاخص راه حل است که به صورت تصادفی از کلونی انتخاب شده است (K=int(rand ∗ SN) + 1), j = 1, . . .,D و D ابعاد مسئله است . بعد از تولید vi این راه حل جدید با xi مقایسه می شود و زنبور کارگر منبع بهتر را استخراج می کند . در مرحله سوم الگوریتم ، یک زنبور ناظر یک منبع غذایی را با احتمال (2) انتخاب می کند و منبع جدیدی را در مکان منبع غذایی انتخاب شده توسط (1) تولید می کند و به همان شکل روش زنبور کارگر، منبع بهتر برای استخراج شدن مورد تصمیم گیری قرار می گیرد.
Fiti میزان شایستگی راه حل xi است.
بعد از آنکه تمام زنبورهای ناظر در منابع توزیع شدند، منابع مورد بررسی قرار می گیرند که آیا باید ترک شوند یا خیر . اگر تعداد چرخه هایی که یک منبع نمی تواند بهبود یابد بزرگتر از محدوده از قبل تعیین شده باشد آن منبع به عنوان منبع تمام شده در نظر گرفته می شود . زنبور کارگر مربوط به منبع تمام شده یک زنبور دیده ور شده و یک جستجوی تصادفی را در قلمرو مسئله به وجود می اورد .
بوسیله رابطه (3) xij = xj min + (xj max – xjmin )*rand
منبع : http://www.ecg-pnum.ir
یک کلونی زنبور عسل می تواند خود را در فواصل دور (بیشتر از 10 کیلومتر) و به صورت هم زمان در چندین جهت گسترش دهد تا از تعداد زیادی از منابع غذایی بهره برداری کند. یک کلونی با گسترش زنبورهای دیده ور خود در دشتهای خوب به موفقیت دست می یابد. به طور کلی قطعه زمینهای گلدار با میزان شهد یا گرده فراوان که می توانند با تلاش کمتری جمع آوری شوند باید توسط زنبورهای بیشتری ملاقات شوند، در حالی که قطعه زمین های گلدار با شهد یا گرده کمتر باید زنبورهای کمتری را دریافت کنند.
فرآیند جستجوی غذا در یک کلونی با فرستادن زنبورهای دیده ور برای جستجوی گلهایی با احتمال گرده و شهد بیشتر آغاز می شود. زنبورهای دیده ور از یک قطعه زمین به قطعه زمین دیگر حرکت می کنند. درطی فصل برداشت، یک کلونی کاوش خود را ادامه می دهد و درصدی از جمعیت را به عنوان زنبورهای دیده ور آماده نگه می دارد.
هنگامی که زنبورها به کندو باز می گردند، آن زنبورهای دیده وری که قطعه زمینی آنها در درجه بالایی از یک حد آستانه معین ارزیابی شده اند (به عنوان ترکیبی از چند جزء اصلی،مثل ظرفیت شکر اندازه گیری شده است) شهد و گرده های خود را ذخیره کرده و به سالن رقص می روند تا رقصی را که به عنوان «رقص چرخشی» شناخته می شود انجام دهند.
این رقص اسرار آمیز برای ارتباطات کلونی حیاتی است، و شامل سه قسمت از اطلاعات راجع به قطعه زمین گل است: جهتی که آن قطعه زمین پیدا خواهد شد، مسافت آن از کندو، و نرخ کیفیت آن (شایستگی).
این اطلاعات به کلونی کمک می کند تا بدون استفاده از راهنماها یا نقشه ها زنبورهایش را به دقت به قطعه زمین های گل ارسال کند. دانش هر زنبور عسل از محیط بیرون منحصراً از رقص چرخشی بدست آمده است. این رقص کلونی را قادر می سازد تا شایستگی نسبی قطعه زمین های متفاوت را مطابق با کیفیت غذایی که فراهم می کنند، و میزان انرژی که نیاز است تا محصول آن را برداشت کنند ارزیابی کند. بعد از رقص چرخشی در سالن رقص، رقاص (یعنی همان زنبور دیده ور) همراه با زنبورهای پیروی که درون کندو منتظر بودند به طرف قطعه زمین گل باز می گردند.
زنبورهای پیرو بیشتری به قطعه زمین هایی با امید بخشی بیشتر فرستاده می شود این موضوع به کلونی اجازه می دهد تا غذا را سریعتر و کارآمدتر جمع آوری کند.
تا زمانی که از یک قطعه زمین محصول برداشت می شود، زنبورها سطح غذای آن را بازبینی می کنند. که برای تصمیم گیری در طی رقص پیچشی بعدی هنگامی که آن زنبورها به کندو باز می گردند ضروری است. اگر قطعه زمین هنوز به اندازه کافی به عنوان یک منبع غذایی خوب باشد، در نتیجه در رقص پیچشی بعدی اعلان خواهد شد و زنبورهای بیشتری به آن منبع فرستاده می شود.
همان طور که اشاره شد، الگوریتم زنبور عسل یک الگوریتم بهینه سازی است که از رفتار کاوشی طبیعی زنبورهای عسل برای پیدا کردن راه حل بهینه الهام شده است. شکل 1 شبهه کد الگوریتم را در ساده ترین حالت آن نشان می دهد. این الگوریتم نیازمند تنظیم تعدادی پارامتر است: تعداد زنبورهای دیده ور (n)، تعداد مکانهای انتخاب شده از مکانهای بازدید شده (m)، تعداد بهترین مکان ها از مکانهای انتخاب شده (e)، تعداد زنبورهای تازه نفس استخدام شده برای بهترین مکانهای e (nep)، تعداد زنبورهای استخدام شده برای سایر (m-e) مکان های انتخاب شده (nsp)، اندازه اولیه قطعه زمینها (ngh) که شامل مکان و همسایه های آن می شود و معیار توقف الگوریتم.
الگوریتم با n زنبور دیده ور که به صورت تصادفی در فضای جستجو قرار می گیرند شروع می شود . تابع شایستگی مکان هایی که توسط زنبورهای دیده ور ملاقات می شوند در مرحله 2 ارزیابی می شود.
1- مقدار دهی اولیه جمعیت با راه حلهای تصادفی
2- ارزیابی تابع شایستگی جمعیت
3- تا زمانی که (شرط توقف ملاقات نشده است)
// تشکیل جمعیت جدید.
4- انتخاب مکان هایی برای جستجوی همسایه ها
5- استخدام زنبورها برای مکانهای جدید (زنبورهای بیشتر برای بهترین مکان های e)
6- انتخاب مناسب ترین زنبور از هر قطعه زمین گل
7- تخصیص زنبورهای باقی مانده برای جستجوی تصادفی و ارزیابی شایستگی های آنها
8- پایان حلقه
در مرحله 4 زنبورهایی که بالاترین شایستگی را دارند به عنوان “زنبورهای انتخاب شده” انتخاب می شوند و مکان های ملاقات شده توسط آنها برای جستجوی همسایگی انتخاب می شود. سپس، در مرحله های 5 و 6، الگوریتم جستجوها را در همسایگی های مکانهای انتخاب شده هدایت می کند، و زنبورهای بیشتری را نزدیک بهترین مکانهای e تخصیص می دهد. زنبورها می توانند مستقیماً بر اساس شایستگی مکان هایی که آنها ملاقاتش کرده اند انتخاب شوند. متناوباً ، مقادیر شایستگی برای تعیین احتمال اینکه کدام زنبورها انتخاب خواهند شد استفاده می شوند.
جستجوها در همسایگی بهترین مکانهای e که راه حلهای امید بخشتری را ارائه می دهد ، نسبت به سایر زنبورهای انتخاب شده ، به واسطه فرستادن زنبورهای تازه نفس بیشتر برای پیروی از آنها با جزئیات بیشتری همراه می شود. همراه با دیده وری، این نفر گیری تفاضلی کلید عملیات در الگوریتم زنبور عسل است.
به هر حال، در مرحله 6 برای هر قطعه زمین تنها زنبور عسلی با بالاترین شایستگی انتخاب خواهد شد تا جمعیت زنبور عسل بعدی را تشکیل دهد. در طبیعت چنین محدودیتی وجود ندارد، این محدودیت در اینجا برای کاهش نقاط مورد کاوش قرار گرفته معرفی شده است. در مرحله 7، زنبورهای باقی مانده در جمعیت به صورت تصادفی در اطراف فضای جستجو تخصیص می یابند تا برای راه حلهای بالقوه جدید دیده وری کنند. این مراحل تا زمانی که یک معیار توقف ملاقات شود تکرار می یابد. در انتهای هر تکرار، کلونی دو بخش در جمعیت جدید خود دارد.
– نمایندگانی از هر قطعه زمین انتخاب شده و سایر زنبورهای دیده وری که برای انجام جستجوهای تصادفی تخصیص می یابند.
یک کلونی زنبور عسل میتواند در مسافت زیادی و نیز در جهت‌های گوناگون پخش شود تا از منابع غذایی بهره‌برداری کند. قطعات گلدار با مقادیر زیادی نکتار و گرده که با تلاشی کم قابل جمع آوری است، به وسیلهی تعداد زیادی زنبور بازدید میشود؛ به طوری که قطعاتی از زمین که گرده یا نکتار کمتری دارد، تعداد کمتری زنبور را جلب میکند. پروسهٔ جستجوی غذای یک کلونی به وسیلهٔ زنبورهای دیدهبان آغاز میشود که برای جستجوی گلزارهای امید بخش (دارای امید بالا برای وجود نکتار یا گرده) فرستاده می‌شوند. زنبورهای دیدهبان به صورت کتره‌ای از گلزاری به گلزار دیگر حرکت میکنند. در طول فصل برداشت محصول (گل‌دهی)، کلونی با آماده نگه داشتن تعدادی از جمعیت کلونی به عنوان زنبور دیدهبان به جستجوی خود ادامه میدهند.
هنگامی که جستجوی تمام گلزارها پایان یافت، هر زنبور دیدهبان، بالای گلزاری که اندوختهٔ کیفی مطمئنی از نکتار و گرده دارد، رقص خاصی را اجرا میکند. این رقص که به نام رقص چرخشی شناخته میشود، اطلاعات مربوط به جهت تکه گلزار (نسبت به کندو)، فاصله تا گلزار و کیفیت گلزار را به زنبورهای دیگر انتقال میدهد. این اطلاعات زنبورهای اضافی و پیرو را به سوی گلزار می‌فرستد. بیشتر زنبورهای پیرو به سوی گلزارهایی میروند که امید بخشتر هستند و امید بیشتری برای یافتن نکتار و گرده در آنها وجود دارد. وقتی همهٔ زنبورها به سمت ناحیه‌ای مشابه بروند، دوباره به صورت تصادفی و به علت محدودهی رقصشان در پیرامون گلزار پراکنده می‌شوند تا به موجب این کار سرانجام نه یک گلزار، بلکه بهترین گلهای موجود درون آن تعیین موقعیت شوند.
الگوریتم زنبور عسل هر نقطه را در فضای پارامتری – متشکل از پاسخ‌های ممکن- به عنوان منبع غذا تحت بررسی قرار میدهد. زنبورهای دیدهبان – کارگزاران شبیه‌سازی شده – به صورت تصادفی فضای پاسخها را ساده میکنند و به وسیلهی تابع شایستگی کیفیت موقعیتهای بازدید شده را گزارش میدهند. جوابهای ساده شده رتبه بندی می‌شوند و دیگر زنبورها نیروهای تازهای هستند که فضای پاسخها را در پیرامون خود برای یافتن بالاترین رتبه محل‌ها جستجو میکنند که گلزار نامیده میشود. الگوریتم به صورت گزینشی دیگر گلزارها را برای یافتن نقطهی بیشینهی تابع شایستگی جستجو میکند
برخی کاربردهای الگوریتم زنبور در مهندسی:
* آموزش شبکه عصبی برای الگو شناسی
* زمان بندی کارها برای ماشین‌های تولیدی
* دسته‌بندی اطلاعات
* بهینه‌سازی طراحی اجزای مکانیکی
* بهینه‌سازی چند گانه
* میزان کردن کنترل کننده‌های منطق فازی برای ربات‌های ورزشکار
هم چنبن نوشته ای با عنوان مقاله های الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm) و کاربردهای آن شامل مقالات داخلی و خارجی در همین سایت قرار داده شده است.
الگوریتم زنبور شامل گروهی مبتنی بر الگوریتم جستجو است که اولین بار در سال 2005 توسعه یافت ؛ این الگوریتم شبیه سازی رفتار جستجوی غذای گروههای زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم، الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام می دهد که با جستجوی کتره ای (Random) ترکیب شده و می تواند برای بهینه سازی ترکیبی {زمانی که بخواهیم چند متغیر را همزمان بهینه کنیم.}یا بهینه سازی تابعی به کار رود.
یک کلونی زنبور عسل می تواند در مسافت زیادی و نیز در جهت های گوناگون پخش شود تا از منابع غذایی بهره برداری کند.
قطعات گلدار با مقادیر زیادی نکتار و گرده که با تلاشی کم قابل جمع آوری است،به وسیلهی تعداد زیادی زنبور بازدید می شود؛ به طوری که قطعاتی از زمین که گرده یا نکتار کمتری دارد، تعداد کمتری زنبور را جلب می کند.
پروسه ی جستجوی غذای یک کلونی به وسیله ی زنبورهای دیده بان آغاز می شود که برای جستجوی گلزار های امید بخش (دارای امید بالا برای وجود نکتار یا گرده) فرستاده می شوند.
زنبورهای دیده بان به صورت کتره ای(Random) از گلزاری به گلزار دیگر حرکت می کنند.
در طول فصل برداشت محصول (گل دهی)، کلونی با آماده نگه داشتن تعدادی از جمعیت کلونی به عنوان زنبور دیده بان به جستجوی خود ادامه می دهند. هنگامی که جستجوی تمام گلزار ها پایان یافت، هر زنبور دیده بان ، بالای گلزاری که اندوخته ی کیفی مطمئنی از نکتار و گرده دارد، رقص خاصی را اجرا می کند.
این رقص که به نام “رقص چرخشی”(حرکتی مانند حرکت قرقره) شناخته می شود، اطلاعات مربوط به جهت تکه گلزار(نسبت به کندو)، فاصله تا گلزار و کیفیت گلزار را به زنبور های دیگر انتقال می دهد. این اطلاعات زنبور های اضافی و پیرو را به سوی گلزار می فرستد.
بیشتر زنبور های پیرو به سوی گلزار هایی میروند که امید بخش تر هستند و امید بیشتری برای یافتن نکتار و گرده در آنها، وجود دارد.
وقتی همه ی زنبور ها به سمت ناحیه ای مشابه بروند، دوباره به صورت کتره ای (Random) و به علت محدوده ی رقصشان در پیرامون گلزار پراکنده می شوند تا به موجب این کار سرانجام نه یک گلزار ، بلکه بهترین گل های موجود درون آن تعیین موقعیت شوند.
الگوریتم زنبور هر نقطه را در فضای پارامتری_ متشکل از پاسخ های ممکن_به عنوان منبع غذا تحت بررسی قرار می دهد.”زنبور های دیده بان”_ کارگزاران شبیه سازی شده _به صورت کتره ای (Random) فضای پاسخ ها را ساده می کنند و به وسیله ی تابع شایستگی کیفیت موقعیت های بازدید شده را گزار ش می دهند. جواب های ساده شده رتبه بندی می شوند، و دیگر “زنبورها” نیروهای تازه ای هستند که فضای پاسخ ها را در پیرامون خود برای یافتن بالا ترین رتبه محل ها جستجو می کنند(که “گلزار” نامیده می شود) الگوریتم به صورت گزینشی دیگر گلزار ها را برای یافتن نقطه ی بیشینه ی تابع شایستگی جستجو می کند.
الگوریتم زنبور شامل گروهی مبتنی بر الگوریتم جستجو است که اولین بار در سال 2005 توسعه یافت ؛ این الگوریتم شبیه سازی رفتار جستجوی غذای گروه های زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام می دهد که با جستجوی کتره ای{Random } ترکیب شده و می تواند برای بهینه سازی ترکیبی {زمانی که بخواهیم چند متغیر را همزمان بهینه کنیم.}یا بهینه سازی تابعی به کار رود.
یک کلونی زنبور عسل می تواند در مسافت زیادی و نیز در جهت های گوناگون پخش شود تا از منابع غذایی بهره برداری کند.
قطعات گلدار با مقادیر زیادی نکتار و گرده که با تلاشی کم قابل جمع آوری است،به وسیله ی تعداد زیادی زنبور بازدید می شود؛ به طوری که قطعاتی از زمین که گرده یا نکتار کمتری دارد، تعداد کمتری زنبور را جلب می کند.
پروسه ی جستجوی غذای یک کلونی به وسیله ی زنبورهای دیده بان آغاز می شود که برای جستجوی گلزار های امید بخش {دارای امید بالا برای وجود نکتار یا گرده}فرستاده می شوند. زنبورهای دیده بان به صورت کتره ای{Random } از گلزاری به گلزار دیگر حرکت می کنند.
در طول فصل برداشت محصول{گل دهی}، کلونی با آماده نگه داشتن تعدادی از جمعیت کلونی به عنوان زنبور دیده بان به جستجوی خود ادامه می دهند. هنگامی که جستجوی تمام گلزار ها پایان یافت، هر زنبور دیده -بان ، بالای گلزاری که اندوخته ی کیفی مطمئنی از نکتار و گرده دارد، رقص خاصی را اجرا می کند.
این رقص که به نام “رقص چرخشی”{حرکتی مانند حرکت قرقره} شناخته می شود، اطلاعات مربوط به جهت تکه گلزار{نسبت به کندو}، فاصله تا گلزار و کیفیت گلزار را به زنبور های دیگر انتقال می دهد. این اطلاعات زنبور های اضافی و پیرو را به سوی گلزار می فرستد.
بیشتر زنبور های پیرو به سوی گلزار هایی میروند که امید بخش تر هستند و امید بیشتری برای یافتن نکتار و گرده در آنها، وجود دارد.
وقتی همه ی زنبور ها به سمت ناحیه ای مشابه بروند، دوباره به صورت کتره ای {Random } و به علت محدوده ی رقصشان در پیرامون گلزار پراکنده می شوند تا به موجب این کار سرانجام نه یک گلزار ، بلکه بهترین گل های موجود درون آن تعیین موقعیت شوند.
الگوریتم زنبور هر نقطه را در فضای پارامتری- متشکل از پاسخ های ممکن- به عنوان منبع غذا تحت بررسی قرار می دهد.”زنبور های دیده بان”- کارگزاران شبیه سازی شده – به صورت کتره ای{Random } فضای پاسخ ها را ساده می کنند و به وسیله ی تابع شایستگی کیفیت موقعیت های بازدید شده را گزار ش می دهند. جوابهای ساده شده رتبه بندی می شوند، و دیگر “زنبورها” نیروهای تازه ای هستند که فضای پاسخ ها را در پیرامون خود برای یافتن بالا ترین رتبه محل ها جستجو می کنند{که “گلزار” نامیده می شود} الگوریتم به صورت گزینشی دیگر گلزار ها را برای یافتن نقطه ی بیشینه ی تابع شایستگی جستجو می کند.
حال در ادامه با دو الگوريتم از الگويتم های کلونی زنبورها آشنا خواهيم شد. اولين الگوريتم، الگوريتم کلونی زنبورهای مصنوعی است که کاربرد اصلی آن در بهينه سازی می باشد. الگوريتم دوم الگوريتم کاوش زنبورهای عسل میباشد که آن نيز در بهينه سازی کاربرد دارد.
منبع: http://faraebtekari.ir
تلاشهای زيادی برای مدل کردن رفتارهای خاص و هوشمندانه تجمع زنبورهای عسل انجام گرفته است Tereshko و Loengarov کلونی زنبور را به عنوان يک سيستم پويا درنظر گرفتند که از محيط اطراف اطلاعات جمع اوری میکند و رفتار خود را براساس اين اطلاعات بدست آمده تنظيم می نمايد. آنها يک ايده روباتی با توجه به رفتار کاوشی زنبورها مطرح کردند. غالبا اين روباتها به صورت فيزيکی و عملکردی يکسان هستند. در نتيجه هر روبات میتواند به طور تصادفی جايگزين ديگر روباتها گردد. تجمع، قابليت تحمل خطا را دارد. با رخ دادن خطا در يک عامل کار کل سيستم مختل نخواهد شد. روباتهای مجزا، مانند حشرات، دارای قابليتها وتواناييهای محدودی هستند. همچنين دانش محدودی از محيط دارند. به عبارتی ديگر تجمع)ازدحام)، هوش جمعی همکارانه را بهبود میدهد. همچنين اين آزمايش نشان میدهد که روباتهای حشره مانند در انجام وظايف حقيقی روباتها، موفق هستند.
به علاوه آنها يک مدل کمينه از از رفتار کاوشگرانه زنبورها ارائه داند. اين مدل شامل سه مولفه مهم میباشد: 1)منبع غذايي ۲(زنبورهای کارگر ۳(زنبورهای غيرکارگر. اين مدل دو نوع رفتار را دربرمیگيرد: سربازگيری برای يک منبع شهد و ترک منبع. Teodorovic پيشنهاد داد تا از هوش جمعی زنبورها در توسعه و بهبود سيستمهای مصنوعی با هدف حل مسائل پيچيده در حمل و نقل و ترافيک استفاده شود، همچنين او الگوريتم BCO (Bee Colony Optimization)را ارائه کرد که قادر است مسائل ترکيبی قطعی را همانند مسائل ترکيبی به خوبی حل نمايد. Drias يک روش هوشمندانه جديد را معرفی نمود با نام BSO که الهام گرفته از زنبورهای واقعی است. Wedde يک الگوريتم مسيريابی جديد با نام BeeHive ارائه کرد که الهام گرفته از متدهای ارتباطی و ارزيابی و همچنين رفتار زنبورهای عسل میباشد. در اين الگوريتم عاملها در منطقه شبکه که محدودهی کاوش ناميده میشود، در طول مسيرشان اطلاعات وضعيتی شبکه را به منظور بهنگام سازی جدول مسيريابی محلی جمع آوری می کنند.
کارهای انجام شده که در پاراگراف های قبلی ذکرشد، شامل انواع مختلفی از مسائل بود. تنها دو الگوريتم بهينه سازی عددی در مقالات مبتنی بر رفتار جمعی زنبورهای عسل وجود دارد. Yang الگوريتم زنبورهای مجازی برای حل( (VBAبهينه سازی توابع عددی ارائه داده است. در ابتدا يک تجمع از زنبورهای مجازی ايجاد میشود و تجمع شروع به حرکت کردن در فضای مسئله به صورت تصادفی مینمايد. اين زنبورها هنگامی که يک يا چند منبع غذايي را يافتند که متناظر است با يافتن مقدار تابع، با يکديگر تعامل برقرار میکنند راهحل برای مسئله بهينه سازی از شدت و قوت تعاملات زنبورها با يکديگر بدست خواهد آمد. برای بهينه سازی توابع چندمتغييره Karaboga الگوريتم کلونی زنبورهای مصنوعی ( ABC ) را ارئه داد که با الگوريتم زنبورهای مجازی تفاوت دارد.
الگوریتم کلونی زنبور عسل مانند سایر الگوریتم های هوش ازدحامی مرتبط بر رفتار تصادفی المان های آن است و برای حل مسائل بهینه سازی کاربرد دارد. بسیاری از الگوریتم های هوش ازدحامی با الهام گرفتن از طبیعت ایجاد شده اند مانند الگوریتم کلونی مورچگان، الگوریتم پرندگان، الگوریتم فاخته و الگوریتم کلونی زنبور عسل یا Artificial bee colony algorithm که به صورت مخفف BCO نامیده میشود (Bee Colony Optimization) .
بسیاری از مسائل به روش های معمول ریاضی قابل حل نیستند و یا حل کردن آنها زمان بسیار زیادی را می طلبد. در این نوع از مسائل ما به دنبال پیدا کردن یک نقطه بهینه در مسئله هستیم که اصطلاحا به آن نقطه، نقطه بهینه می گوییم. نقطه بهینه زمانی بدست می آید که ما کمترین خطا در مسئله را داشته باشیم. الگوریتم هایی تصادفی مانند الگوریتم ژنتیک و الگوریتم های تکاملی برای حل مسائل بهینه سازی استفاده می شوند.
یکی دیگر از روش های حل مسائل بهینه سازی الگوریتم های هوش ازدحامی است که الگوریتم زنبور عسل از جمله این الگوریتم ها است. الگوریتم زنبور (Bee Algorithm) یک الگوریتم گروهی مبتنی بر جستجو است که در سال ۲۰۰۵ میلادی ابداع شده است.این الگوریتم شبیه سازی رفتار جستجوی غذای گروههای زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم، الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام میدهد که با جستجوی تصادفی کترها ترکیب شده و میتواند برای بهینه سازی ترکیبی یا بهینه سازی تابعی استفاده شود.
این الگوریتم نیز مانند سایر الگوریتم های هوش ازدحامی از دو روش اکتشاف و استخراج استفاده می کند. زنبورهای کارگر وظیفه استخراج و زنبورهای ناظر وظیفه اکتشاف را به عهده دارند. زنبورهای کارگر در اطراف یک منطقه (گل های پیدا شده یا منطقه ای که شامل جواب مسئله است) به دنبال جواب بهینه می گردند و زنبورهای ناظر با رفتار تصادفی به دنبال پیدا کردن مناطق جدید هستند.
منبع: http://faraebtekari.ir
چندین الگوریتم اکتشافی جدید برای حل مسایل بهینه سازی عددی و توابع ترکیبی توسعه یافته اند. این الگوریتم ها می توانند به گروههای مختلف طبقه بندی شوند با توجه به ضوابطی که در نظر گرفته شده: مانند بر اساس جمعیت ، مبتنی بر تکرار شونده ، تصادفی ، قطعی ، و غیره. در حالی که الگوریتم با یک مجموعه راه حل هاکار میکند و در جهت بهبود آنها تلاش می کنند که مبتنی بر جمعیت نامیده می شوند ، یکی از کاربرد تکرار های چندگانه برای پیداکردن راه حل مطلوب که به عنوان الگوریتم تکرار شونده نام گذاری شده است.
اگر یک الگوریتم یک قانون احتمالی را برای بهبود راه حل بکار بگیرد سپس آن را احتمال یا اتفاقی نامیده میشود. یکی دیگر از طبقه بندی را می توان بسته به ماهیت پدیده توسط الگوریتم شبیه سازی کرد.این نوع طبقه بندی ، عمدتا دارای دو گروه مهم از الگوریتم جمعیت هستند که براساس : الگوریتم های تکاملی (EA) و الگوریتم های مبتنی بر هوش جمعی. از محبوب ترین الگوریتم های تکاملی الگوریتم ژنتیک(GA) است. درGA تلاش شده است تکامل طبیعی یک پدیده شبیه سازی شود. در تکامل طبیعی ، هر گونه جستجو برای سازگاری سودمند در یک محیط در حال تغییر است. به عنوان یک گونه تکامل یافته ، ویژگی های جدیدی در کروموزوم های فردی کد گذاری می شوند.
این اطلاعات توسط جهش تصادفی تغییرمی یابد ، اما بطورواقعی نیروی محرکه باعث توسعه تکاملی درترکیب و جایگزینی مواد کروموزومی در طول تولید مثل میشود. اگر چه تلاش های متعددی برای گنجاندن این اصول در روال بهینه سازی دراوایل دهه 1960انجام شده ، الگوریتم های ژنتیک برای اولین بار بر یک مبنای نظری صوتی ایجاد شده بودند. این اصطلاح جمعی در حالت کلی برای اشاره به هر مجموعه دار از تعامل افراد مورد استفاده قرار می گیرد. به عنوان یک مثال کلاسیک از ازدحام زنبورهایی که در اطراف کندوی خود تجمع کردند ، اما در استعاره به راحتی می توان به سیستم هایی معماری مشابهی دارند توسعه داد. در کلونی مورچه ها،مورچه ها می توانند به عنوان گروهی ازعوامل تصور شوند ، همچنین ازدحام پرندگان گروهی از پرندگان است. یک سیستم ایمنی ، گروهی از سلول ها ومولکول ها است در حالی که یک جمعیت شامل گروهی از مردم است.
الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) شبیه سازی می کند رفتار اجتماعی پرندگان یا ماهی ها توسط ابرهارت و کندی در سال 1995 معرفی شده است. روش های گوناگونی به مدل رفتار هوشمند خاص ازدحام زنبور عسل پیشنهاد شده است و برای حل مسایل از نوع ترکیبی استفاده شده است.آنها یک ایده روبات بر رفتار جستجوی غذا از زنبورها را ایجاد کرده اند . معمولا ، همه %