วิธีการฝูงกุ้งเคยแบบปรับปรุงด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ สำหรับการแก้ปัญหาทางวิศวกรรมเคมี
Keywords:
Krill Herd algorithm, Meta-heuristic Optimization, Genetic algorithm, Exploration, Exploitation, Enhanced Krill Herd algorithmAbstract
วิธีการฝูงกุ้งเคย (Krill Herd Algorithm) เป็นหนึ่งในวิธีการแก้ไขปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพแบบขั้นตอนวิธีแบบเมตาฮิวริสติกที่เหมาะสมที่สุด(Meta-heuristic optimization) โดยถูกนำไปใช้กับรูปแบบปัญหาที่หลากหลาย โดยขั้นตอนวิธีแบบเมตาฮิวริสติกที่เหมาะสมที่สุด ในบางครั้งจะไม่สามารถให้คำตอบที่เหมาะสมได้ เนื่องจากการติดกับอยู่ในคำตอบเฉพาะที่ (local trapped) จุดประสงค์ในการทำวิจัยครั้งนี้จึงนำเสนอวิธีการใหม่ขึ้นมา เพื่อปรับปรุงวิธีการฝูงกุ้งเคยเพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับโจทย์ปัญหาทางวิศวกรรมเคมี โดยมุ่งเน้นไปยังวิธีการสำรวจ (exploration) มากกว่าวิธีการแสวงหาคำตอบ (exploitation) ด้วยการใช้ วิธีการทางพันธุกรรม(Genetic algorithm) ที่เรียกว่า สับเปลี่ยน (Cross-over) ในการปรับปรุงตำแหน่งของตัวกุ้งเคยขึ้นใหม่ เทคนิคนี้จึงเรียกว่า วิธีการฝูงกุ้งเคยแบบปรับปรุงด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ(Enhanced Krill Herd algorithm) ในการค้นคว้าครั้งนี้ได้ทำการนำวิธีการฝูงกุ้งเคยแบบปรับปรุงด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ มาทำการทดสอบกับโจทย์ปัญหามาตรฐานทั้งหมด 7 ตัวอย่าง และโจทย์ปัญหาทางวิศวกรรมเคมีด้วยเงื่อนไขที่ต่างกันทั้งหมด 4 ตัวอย่าง จากผลลัพธ์ที่ได้สามารถพิสูจน์ได้ว่า วิธีการฝูงกุ้งเคยแบบปรับปรุงด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ มีความแม่นยำมากในการหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเมื่อเทียบกับคำตอบที่แน่นอน จึงสามารถพิสูจน์ได้ว่าวิธีการฝูงกุ้งเคยแบบปรับปรุงด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ มีความสามารถในการหาคำตอบที่สูงกว่าวิธีการฝูงกุ้งเคยแบบทั่วไป
References
A. H. Gandomi and A. H. Alavi (2013). An introduction of the Krill Herd algorithm for engineering optimization. Journal of Civil Engineering and Management, 22(3): 302–310.
ศรีสัจจา วิทยศักดิ์ และ ภูพงษ์ พงษ์เจริญ. (2557). การประยุกต์ใช้วิธีการฝูงกุ้งเคยเพื่อแก้ปัญหาการจัดตารางการผลิตสำหรับอุตสาหกรรมที่ผลิตสินค้าประเภททุน. ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ มหาวิทยาลัยนเรศวร, วันที่เข้าถึง 17 ตุลาคม 2562.
E. Fattahi, M. Bidar and H. R. Kanan (2014). Modified Krill Herd Algorithm using
Chaotic Parameters.
A. H. Gandomi, X.-S. Yang, S. Talatahari and A. H. Alavi (2013). Metaheuristic Algorithms in Modeling and Optimization. Metaheuristic Applications in Structures and Infrastructures, pp. 1-24.
A. H. Gandomi and A. H. Alavi (2012). Krill herd: A new bio-inspired optimization algorithm. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 17(12): 4831–4845.
Bolaji A.L., Al-Betar M.A., Awadallah M.A., Khader A.T. and Abualigah L.M. (2016). A comprehensive review: Krill Herd algorithm (KH) and its applications. Applied Soft Computing, 49: 437–446.
M. Crepinsek, M. Mernik, S. H. Liu (2013). Exploration and Exploitation in Evolutionary Algorithms: A Survey. ACM Computing Surveys, 25(3): article 35.
Omid Bozorg-Haddad (2018). Advanced Optimization by Nature-Inspired Algorithm. Singapore: Springer Nature.
