Đang tải... (xem toàn văn)
Tóm tắt: Mục tiêu của nghiên cứu là đề xuất một mô hình lai ghép Meta-heuristic mới đặt tên là HFA – Hybrid of firefly algorithm, bao gồm thuật toán đom đóm (Firefly Algorithm - FA), tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO), phân phối Levy Flights và thuật toán tiến hóa vi phân (Differential Evolution - DE). Thuật toán đề xuất được sẽ phát huy được khả năng tìm kiếm cục bộ của PSO và tìm kiếm toàn cục của FA, từ đó giúp bài toán hội tụ nhanh hơn. Thêm vào đó, DE giúp tạo ra sự đa dạng quần thể giảm thiểu sự so sánh giữa các cá thể đom đóm, Levy Flights giúp đom đóm di chuyển hiệu quả hơn. Ngoài ra, nghiên cứu này so sánh thuật toán HFA với các thuật toán FA, DE, PSO, ECBO, EVPS, EBB-BC để đánh giá được sự hiệu quả của thuật toán đề xuất trong việc tối ưu hóa vị trí cần trục tháp. Các kết quả của nghiên cứu này cho thấy rằng HFA là tốt hơn trong các thuật toán được đề cập, vì vậy, thuật toán này có thể được ứng dụng rộng rãi trong việc giải quyết các vấn đề tối ưu trong quản lý xây dựng
123