Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
An Archive-Based Multi-Objective Arithmetic Optimization Algorithm for Solving Industrial Engineering Problems
- 1. Florida International University
- 2. Al-Ahliyya Amman University
- 3. Delta University for Science and Technology
- 4. VSB - Technical University of Ostrava
- 5. Torrens University Australia
Description
This research proposes an Archive-based Multi-Objective Arithmetic Optimization Algorithm (MAOA) as an alternative to the recently established Arithmetic Optimization Algorithm (AOA) for multi-objective problems (MAOA). The original AOA approach was based on the distribution behavior of vital mathematical arithmetic operators, such as multiplication, division, subtraction, and addition. The idea of the archive is introduced in MAOA, and it may be used to find non-dominated Pareto optimum solutions. The proposed method is tested on seven benchmark functions, ten CEC-2020 mathematic functions, and eight restricted engineering design challenges to determine its suitability for solving real-world engineering difficulties. The experimental findings are compared to five multi-objective optimization methods (Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Multi-Objective Slap Swarm Algorithm (MSSA), Multi-Objective Ant Lion Optimizer (MOALO), Multi-Objective Genetic Algorithm (NSGA2) and Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO) reported in the literature using multiple performance measures. The empirical results show that the proposed MAOA outperforms existing state-of-the-art multi-objective approaches and has a high convergence rate.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يقترح هذا البحث خوارزمية تحسين حسابية متعددة الأهداف قائمة على الأرشيف (MAOA) كبديل لخوارزمية تحسين الحساب التي تم إنشاؤها مؤخرًا (AOA) للمشاكل متعددة الأهداف (MAOA). استند نهج AOA الأصلي إلى سلوك التوزيع للعوامل الحسابية الرياضية الحيوية، مثل الضرب والقسمة والطرح والجمع. تم تقديم فكرة الأرشيف في MAOA، ويمكن استخدامها لإيجاد حلول باريتو المثلى غير المسيطر عليها. يتم اختبار الطريقة المقترحة على سبع وظائف قياسية، وعشر وظائف رياضية CEC -2020، وثمانية تحديات تصميم هندسي مقيدة لتحديد مدى ملاءمتها لحل الصعوبات الهندسية في العالم الحقيقي. تتم مقارنة النتائج التجريبية بخمس طرق تحسين متعددة الأهداف (تحسين سرب الجسيمات متعدد الأهداف (MOPSO)، وخوارزمية سرب صفعة متعددة الأهداف (MSSA)، ومحسن أسد النمل متعدد الأهداف (MOALO)، والخوارزمية الجينية متعددة الأهداف (NSGA2)، ومحسن الذئب الرمادي متعدد الأهداف (MOGWO) المبلغ عنها في الأدبيات باستخدام مقاييس أداء متعددة. تُظهر النتائج التجريبية أن MAOA المقترح يتفوق على الأساليب الحالية متعددة الأهداف الحديثة ولديه معدل تقارب مرتفع.Translated Description (French)
Cette recherche propose un algorithme d'optimisation arithmétique multi-objectif (MAOA) basé sur les archives comme alternative à l'algorithme d'optimisation arithmétique (AOA) récemment établi pour les problèmes multi-objectifs (MAOA). L'approche AOA originale était basée sur le comportement de distribution des opérateurs arithmétiques mathématiques vitaux, tels que la multiplication, la division, la soustraction et l'addition. L'idée de l'archive est introduite dans MAOA, et elle peut être utilisée pour trouver des solutions optimales Pareto non dominées. La méthode proposée est testée sur sept fonctions de référence, dix fonctions mathématiques CEC-2020 et huit défis de conception technique restreints afin de déterminer son aptitude à résoudre des difficultés d'ingénierie réelles. Les résultats expérimentaux sont comparés à cinq méthodes d'optimisation multi-objectifs (Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Multi-Objective Slap Swarm Algorithm (MSSA), Multi-Objective Ant Lion Optimizer (MOALO), Multi-Objective Genetic Algorithm (NSGA2) et Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO) rapportés dans la littérature en utilisant de multiples mesures de performance. Les résultats empiriques montrent que le MAOA proposé surpasse les approches multi-objectifs de pointe existantes et présente un taux de convergence élevé.Translated Description (Spanish)
Esta investigación propone un algoritmo de optimización aritmética multiobjetivo (MAOA) basado en archivos como alternativa al algoritmo de optimización aritmética (AOA) recientemente establecido para problemas multiobjetivo (MAOA). El enfoque original de AOA se basaba en el comportamiento de distribución de operadores aritméticos matemáticos vitales, como la multiplicación, la división, la resta y la suma. La idea del archivo se introduce en MAOA, y se puede utilizar para encontrar soluciones óptimas de Pareto no dominadas. El método propuesto se prueba en siete funciones de referencia, diez funciones matemáticas CEC-2020 y ocho desafíos de diseño de ingeniería restringidos para determinar su idoneidad para resolver dificultades de ingeniería del mundo real. Los hallazgos experimentales se comparan con cinco métodos de optimización multiobjetivo (Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Multi-Objective Slap Swarm Algorithm (MSSA), Multi-Objective Ant Lion Optimizer (MOALO), Multi-Objective Genetic Algorithm (NSGA2) y Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO) reportados en la literatura utilizando múltiples medidas de rendimiento. Los resultados empíricos muestran que el MAOA propuesto supera los enfoques multiobjetivo de última generación existentes y tiene una alta tasa de convergencia.Files
2169-3536-2022v10p106673.pdf.pdf
Files
(5.8 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:562edb5f3b507cf58419831f6326112c
|
5.8 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- خوارزمية تحسين حسابية متعددة الأهداف قائمة على الأرشيف لحل مشاكل الهندسة الصناعية
- Translated title (French)
- Un algorithme d'optimisation arithmétique multiobjectif basé sur les archives pour résoudre les problèmes d'ingénierie industrielle
- Translated title (Spanish)
- Un algoritmo de optimización aritmética multiobjetivo basado en archivos para resolver problemas de ingeniería industrial
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4313176599
- DOI
- 10.1109/access.2022.3212081
References
- https://openalex.org/W1587294773
- https://openalex.org/W1987443278
- https://openalex.org/W1992955365
- https://openalex.org/W2010882086
- https://openalex.org/W2053900989
- https://openalex.org/W2071960131
- https://openalex.org/W2088235871
- https://openalex.org/W2096673585
- https://openalex.org/W2103124092
- https://openalex.org/W2116661285
- https://openalex.org/W2118573797
- https://openalex.org/W2123808725
- https://openalex.org/W2126105956
- https://openalex.org/W2151554678
- https://openalex.org/W2152195021
- https://openalex.org/W2174096823
- https://openalex.org/W2481453975
- https://openalex.org/W2535351973
- https://openalex.org/W2585041296
- https://openalex.org/W2594519733
- https://openalex.org/W2603214442
- https://openalex.org/W2613208678
- https://openalex.org/W2616257225
- https://openalex.org/W2735292160
- https://openalex.org/W2738900493
- https://openalex.org/W2742961367
- https://openalex.org/W2753864302
- https://openalex.org/W2788913858
- https://openalex.org/W2790704029
- https://openalex.org/W2793006007
- https://openalex.org/W2796420510
- https://openalex.org/W2803263920
- https://openalex.org/W2899276225
- https://openalex.org/W2949642564
- https://openalex.org/W2969917457
- https://openalex.org/W3003212905
- https://openalex.org/W3004537359
- https://openalex.org/W3039208239
- https://openalex.org/W3089094269
- https://openalex.org/W3091853083
- https://openalex.org/W3092766465
- https://openalex.org/W3119051141
- https://openalex.org/W3134784106
- https://openalex.org/W3139484821
- https://openalex.org/W3140662957
- https://openalex.org/W3153401081
- https://openalex.org/W3194168082
- https://openalex.org/W3212797097
- https://openalex.org/W4206423616
- https://openalex.org/W4210647552
- https://openalex.org/W4224101071
- https://openalex.org/W4238076109