Novel metaheuristic hybrid spiral-dynamic bacteria-chemotaxis algorithms for global optimisation

© 2014 Elsevier B.V. All rights reserved. This paper presents hybrid spiral-dynamic bacteria-chemotaxis algorithms for global optimisation and their application to control of a flexible manipulator system. Spiral dynamic algorithm (SDA) has faster convergence speed and good exploitation strategy. However, the incorporation of constant radius and angular displacement in its spiral model causes the exploration strategy to be less effective hence resulting in low accurate solution. Bacteria chemotaxis on the other hand, is the most prominent strategy in bacterial foraging algorithm. However, the incorporation of a constant step-size for the bacteria movement affects the algorithm performance. Defining a large step-size results in faster convergence speed but produces low accuracy while de.ning a small step-size gives high accuracy but produces slower convergence speed. The hybrid algorithms proposed in this paper synergise SDA and bacteria chemotaxis and thus introduce more effective exploration strategy leading to higher accuracy, faster convergence speed and low computation time. The proposed algorithms are tested with several benchmark functions and statistically analysed via nonparametric Friedman and Wilcoxon signed rank tests as well as parametric t-test in comparison to their predecessor algorithms. Moreover, they are used to optimise hybrid Proportional-Derivative-like fuzzy-logic controller for position tracking of a flexible manipulator system. The results show that the proposed algorithms significantly improve both convergence speed as well as fitness accuracy and result in better system response in controlling the flexible manipulator

Measurements, Models, Systems and Design

531 s.

Metaheuristic Design Patterns: New Perspectives for Larger-Scale Search Architectures

Design patterns capture the essentials of recurring best practice in an abstract form. Their merits are well established in domains as diverse as architecture and software development. They offer significant benefits, not least a common conceptual vocabulary for designers, enabling greater communication of high-level concerns and increased software reuse. Inspired by the success of software design patterns, this chapter seeks to promote the merits of a pattern-based method to the development of metaheuristic search software components. To achieve this, a catalog of patterns is presented, organized into the families of structural, behavioral, methodological and component-based patterns. As an alternative to the increasing specialization associated with individual metaheuristic search components, the authors encourage computer scientists to embrace the ‘cross cutting' benefits of a pattern-based perspective to optimization algorithms. Some ways in which the patterns might form the basis of further larger-scale metaheuristic component design automation are also discussed

Hybrid spiral-dynamic bacteria-chemotaxis algorithm with application to control two-wheeled machines

This paper presents the implementation of the hybrid spiral-dynamic bacteria-chemotaxis (HSDBC) approach to control two different configurations of a two-wheeled vehicle. The HSDBC is a combination of bacterial chemotaxis used in bacterial forging algorithm (BFA) and the spiral-dynamic algorithm (SDA). BFA provides a good exploration strategy due to the chemotaxis approach. However, it endures an oscillation problem near the end of the search process when using a large step size. Conversely; for a small step size, it affords better exploitation and accuracy with slower convergence. SDA provides better stability when approaching an optimum point and has faster convergence speed. This may cause the search agents to get trapped into local optima which results in low accurate solution. HSDBC exploits the chemotactic strategy of BFA and fitness accuracy and convergence speed of SDA so as to overcome the problems associated with both the SDA and BFA algorithms alone. The HSDBC thus developed is evaluated in optimizing the performance and energy consumption of two highly nonlinear platforms, namely single and double inverted pendulum-like vehicles with an extended rod. Comparative results with BFA and SDA show that the proposed algorithm is able to result in better performance of the highly nonlinear systems

Evolutionary Computation

This book presents several recent advances on Evolutionary Computation, specially evolution-based optimization methods and hybrid algorithms for several applications, from optimization and learning to pattern recognition and bioinformatics. This book also presents new algorithms based on several analogies and metafores, where one of them is based on philosophy, specifically on the philosophy of praxis and dialectics. In this book it is also presented interesting applications on bioinformatics, specially the use of particle swarms to discover gene expression patterns in DNA microarrays. Therefore, this book features representative work on the field of evolutionary computation and applied sciences. The intended audience is graduate, undergraduate, researchers, and anyone who wishes to become familiar with the latest research work on this field

Design and testing of stand-specific bucking instructions for use on modern cut-to-length harvesters

This study addresses three important issues in tree bucking optimization in the context of cut-to-length harvesting. (1) Would the fit between the log demand and log output distributions be better if the price and/or demand matrices controlling the bucking decisions on modern cut-to-length harvesters were adjusted to the unique conditions of each individual stand? (2) In what ways can we generate stand and product specific price and demand matrices? (3) What alternatives do we have to measure the fit between the log demand and log output distributions, and what would be an ideal goodness-of-fit measure? Three iterative search systems were developed for seeking stand-specific price and demand matrix sets: (1) A fuzzy logic control system for calibrating the price matrix of one log product for one stand at a time (the stand-level one-product approach); (2) a genetic algorithm system for adjusting the price matrices of one log product in parallel for several stands (the forest-level one-product approach); and (3) a genetic algorithm system for dividing the overall demand matrix of each of the several log products into stand-specific sub-demands simultaneously for several stands and products (the forest-level multi-product approach). The stem material used for testing the performance of the stand-specific price and demand matrices against that of the reference matrices was comprised of 9 155 Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) sawlog stems gathered by harvesters from 15 mature spruce-dominated stands in southern Finland. The reference price and demand matrices were either direct copies or slightly modified versions of those used by two Finnish sawmilling companies. Two types of stand-specific bucking matrices were compiled for each log product. One was from the harvester-collected stem profiles and the other was from the pre-harvest inventory data. Four goodness-of-fit measures were analyzed for their appropriateness in determining the similarity between the log demand and log output distributions: (1) the apportionment degree (index), (2) the chi-square statistic, (3) Laspeyres quantity index, and (4) the price-weighted apportionment degree. The study confirmed that any improvement in the fit between the log demand and log output distributions can only be realized at the expense of log volumes produced. Stand-level pre-control of price matrices was found to be advantageous, provided the control is done with perfect stem data. Forest-level pre-control of price matrices resulted in no improvement in the cumulative apportionment degree. Cutting stands under the control of stand-specific demand matrices yielded a better total fit between the demand and output matrices at the forest level than was obtained by cutting each stand with non-stand-specific reference matrices. The theoretical and experimental analyses suggest that none of the three alternative goodness-of-fit measures clearly outperforms the traditional apportionment degree measure. Keywords: harvesting, tree bucking optimization, simulation, fuzzy control, genetic algorithms, goodness-of-fitModernissa tavaralajimenetelmän hakkuukoneessa runkojen katkontaa eri puutavaralajien pölkyiksi ohjataan tavaralajeittaisten arvo- ja jakaumamatriisien avulla. Arvomatriisi, jota yleisesti kutsutaan myös hintalistaksi tai hintamatriisiksi, on kaksiulotteinen taulukko, jossa on määritelty tietynpituisen ja -läpimittaisen pölkyn arvo suhteessa muihin kyseisen puutavaralajin pölkkyjen pituus-läpimitta -yhdistelmiin. Jakaumamatriisi on tarvejakaumataulukko, joka kertoo pölkkyjen tavoiteosuuden kullekin pituuden ja läpimitan yhdistelmälle tai vaihtoehtoisesti eri pituuksien tavoiteosuudet kunkin latvaläpimittaluokan sisällä. Hakkuukoneiden apteerausmatriisien säätö ja optimointi ovat olleet kasvavan kiinnostuksen kohteina viime vuosina. Ensinnäkin kaikesta Suomessa pystykauppoina ostetusta puusta yli 95 % hakataan koneellisesti. Toiseksi katkonnanohjauksen merkitys etenkin sahateollisuudessa on entisestään korostunut, kun asiakaslähtöisyys on vakiinnuttanut asemansa yhtenä liiketoiminnan keskeisenä ohjausperiaatteena. Asiakaslähtöisessä toiminnassa puuraaka-aine pyritään hankkimaan sen mukaan, millaisia tuotteita asiakkaat tarvitsevat ja mistä he ovat siten halukkaita maksamaan. Tavaralajimenetelmään perustuvassa puunhankinnassa tämän periaatteen soveltaminen merkitsee sitä, että rungot pyritään metsässä katkaisemaan laadultaan ja dimensioiltaan sellaisiksi puutavarakappaleiksi, jotka mahdollisimman hyvin soveltuvat kulloistenkin asiakastilausten valmistamiseen. On arvioitu, että hakkuukoneiden katkonnan paremmalla ohjauksella tuotantolaitosten optimaalisten tavoitetukkijakaumien ja puunhankinnassa toteutuneiden tukkijakaumien yhteensopivuus, ns. jakauma-aste paranisi noin 5 %. Tämän perusteella tuotot voisivat lisääntyä noin 1...2 /tukkipuu-m3. Kun sahatavaran tuotanto Suomessa on viime vuosina yltänyt runsaaseen 12 milj. m3:iin, jonka määrän tuottamiseen tarvitaan n. 25 milj. m3 pyöreää puutavaraa, niin hakkuukoneiden katkonnanohjauksen kehittämisen tuotot voisivat siten vuositasolla olla n. 25...50 miljoonaa euroa. Toisaalta hakkuukoneapteeraus ja sen optimointi ovat globaali tutkimusongelma, jonka merkitys yleismaailmallisesti on viime vuosina kasvanut hakkuiden koneellistumisen ja tavaralajimenetelmän lisääntymisen seurauksena. Useat suomalaiset metsäteollisuusyritykset ja lähes kaikki merkittävimmät metsäkonevalmistajat ovat kansainvälisiä toimijoita, joten hakkuukoneiden katkonnanohjaukseen liittyvällä tietotaidolla on kysyntää Suomen rajojen ulkopuolella ja siten merkitystä myös koko metsäklusterin kilpailukyvyn näkökulmasta. Tutkimuksessa tarkastellaan kolmea hakkuukoneapteeraukseen liittyvää keskeistä kysymystä. (1) Johtaisivatko leimikkokohtaisesti säädetyt arvo- ja/tai jakaumamatriisit parempaan toteutuneen tukkijakauman ja tavoitetukkijakauman väliseen yhteensopivuuteen kuin vakiintunut käytäntö, jossa kaikki leimikot niiden ominaisuuksista riippumatta hakataan samoilla arvo- ja jakaumamatriiseilla? (2) Millä tavalla leimikko- ja tavaralajikohtaisia arvo- ja jakaumamatriiseja voidaan tuottaa? (3) Miten tavoitetukkijakauman ja toteutuneen tukkijakauman välistä yhteensopivuutta voidaan mitata ja millainen olisi ideaali yhteensopivuuden mittari? Leimikkokohtaisten arvo- ja jakaumamatriisien tuottamista ja toimivuutta tarkastellaan kolmella tasolla. Yksinkertaisimmalla tasolla tarkastellaan arvomatriisin säätämistä yhdelle tukkitavaralajille yhdessä leimikossa. Arvomatriisin säätö toteutettiin sumeana säätönä (sumea logiikka) sahan tavoitetukkijakauman ja leimikon puustotiedon perusteella. Toisessa vaiheessa tarkastellaan yhden tukkitavaralajin arvomatriisien samanaikaista säätöä useisiin leimikoihin. Arvomatriisien paralleeli säätö toteutettiin genettisellä algoritmilla. Kolmannella tasolla tarkastellaan kahden tukkitavaralajin kokonaistavoitejakaumien osittamista leimikkokohtaisiin tavoitejakaumiin. Leimikkokohtaiset tavoitetukkijakaumat muodostettiin geneettisellä algoritmilla. Leimikkokohtaisesti säädettyjen arvo- ja jakaumamatriisien suorituskykyä verrattiin ei-leimikkospesifisten referenssimatriisien suorituskykyyn 15 kuusivaltaisessa eteläsuomalaisessa päätehakkuuleimikossa. Vertailussa jokaisen leimikon kuusirungot katkottiin apteeraussimulaattorilla sekä leimikkokohtaisten arvo- ja jakaumamatriisien että referenssimatriisien ohjaamina. Referenssimatriiseina käytettiin kahden suomalaisen sahateollisuusyrityksen arvo- ja jakaumamatriiseja, joko sellaisenaan tai vähäisessä määrin muutettuna. Leimikkokohtaisia matriiseja oli kahta tyyppiä: todellisen, hakkuukoneen keräämän runkodatan ja estimoidun, leimikoiden ennakkomittausdatasta koostetun runkodatan perusteella tuotettuja. Tavoitetukkijakaumien ja toteutuneiden tukkijakaumien välisen yhteensopivuuden mittaamiseen tarkoitettuja mittareita evaluoitiin sekä teoreettisin että kokeellisin analyysein. Evaluoitavia mittareita oli neljä: (1) perinteinen jakauma-aste, (2) khi-toiseen testistatistiikkaan perustuva mittari, (3) Laspeyres n määräindeksi ja (4) hintapainotettu jakauma-aste. Tutkimus vahvistaa, että tavoitetukkijakauman ja toteutuneen tukkijakauman välisen yhteensopivuuden maksimointi johtaa useimmissa tapauksissa suurempaan kuitupuukertymään ja pienempään tukkikertymään. Hintamatriisien etukäteissäätö näyttää parantavan tavoitetukkijakauman ja toteutuneen tukkijakauman välistä yhteensopivuutta leimikkotasolla, edellyttäen että säätöön käytettävä runkodata vastaa täysin leimikon todellista runkodataa. Kumulatiivisella tasolla hintamatriisien etukäteissäädöstä ei näyttäisi olevan hyötyä. Kokonaistavoitejakauman ositus leimikkokohtaisiin osatukkijakaumiin paransi kokonaistavoitejakauman ja kumulatiivisen toteutuneen tukkijakauman välistä yhteensopivuutta riippumatta leimikkokohtaisten tavoitejakaumien generointiin käytetyn runkodatan alkuperästä. Evaluoitujen neljän yhteensopivuusmittarin välillä ei havaittu merkittäviä suorituskykyeroja. Asiasanat: Puunkorjuu, katkonnan optimointi, simulointi, sumea säätö, geneettiset algoritmit, yhteensopivuu

A novel hybrid bacteria-chemotaxis spiral-dynamic algorithm with application to modelling of flexible systems

This paper presents a novel hybrid optimisation algorithm namely HBCSD, which synergises a bacterial foraging algorithm (BFA) and spiral dynamics algorithm (SDA). The main objective of this strategy is to develop an algorithm that is capable to reach a global optimum point at the end of the final solution with a faster convergence speed compared to its predecessor algorithms. The BFA is incorporated into the algorithm to act as a global search or exploration phase. The solutions from the exploration phase then feed into SDA, which acts as a local search or exploitation phase. The proposed algorithm is used in dynamic modelling of two types of flexible systems, namely a flexible robot manipulator and a twin rotor system. The results obtained show that the proposed algorithm outperforms its predecessor algorithms in terms of fitness accuracy, convergence speed, and time-domain and frequency-domain dynamic characterisation of the two flexible systems. © 2014 Elsevier Ltd