An Improvement of Load Flow Solution for Power System Networks using Evolutionary-Swarm Intelligence Optimizers

Load flow report which reveals the existing state of the power system network under steady operating conditions, subject to certain constraints is being bedeviled by issues of accuracy and convergence. In this research, five AI-based load flow solutions classified under evolutionary-swarm intelligence optimizers are deployed for power flow studies in the 330kV, 34-bus, 38-branch section of the Nigerian transmission grid. The evolutionary-swarm optimizers used in this research consist of one evolutionary algorithm and four swarm intelligence algorithms namely; biogeography-based optimization (BBO), particle swarm optimization (PSO), spider monkey optimization (SMO), artificial bee colony optimization (ABCO) and ant colony optimization (ACO). BBO as a sole evolutionary algorithm is being configured alongside four swarm intelligence optimizers for an optimal power flow solution with the aim of performance evaluation through physical and statistical means. Assessment report upon application of these standalone algorithms on the 330kV Nigerian grid under two (accuracy and convergence) metrics produced PSO and ACO as the best-performed algorithms. Three test cases (scenarios) were adopted based on the number of iterations (100, 500, and 1000) for proper assessment of the algorithms and the results produced were validated using mean average percentage error (MAPE) with values of voltage profile created by each solution algorithm in line with the IEEE voltage regulatory standards. All algorithms proved to be good load flow solvers with distinct levels of precision and speed. While PSO and SMO produced the best and worst results for accuracy with MAPE values of 3.11% and 36.62%, ACO and PSO produced the best and worst results for convergence (computational speed) after 65 and 530 average number of iterations. Since accuracy supersedes speed from scientific considerations, PSO is the overall winner and should be cascaded with ACO for an automated hybrid swarm intelligence load flow model in future studies. Future research should consider hybridizing ACO and PSO for a more computationally efficient solution model

A Hybrid Optimization Approach for Neural Machine Translation Using LSTM+RNN with MFO for Under Resource Language (Telugu)

NMT (Neural Machine Translation) is an innovative approach in the field of machine translation, in contrast to SMT (statistical machine translation) and Rule-based techniques which has resulted annotable improvements. This is because NMT is able to overcome many of the shortcomings that are inherent in the traditional approaches. The Development of NMT has grown tremendously in the recent years but NMT performance remain under optimal when applied to low resource language pairs like Telugu, Tamil and Hindi. In this work a proposedmethod fortranslating pairs (Telugu to English) is attempted, an optimal approach which enhancesthe accuracy and execution time period.A hybrid method approach utilizing Long short-term memory (LSTM) and traditional Recurrent Neural Network (RNN) are used for testing and training of the dataset. In the event of long-range dependencies, LSTM will generate more accurate results than a standard RNN would endure and the hybrid technique enhances the performance of LSTM. LSTM is used during the encoding and RNN is used in decoding phases of NMT. Moth Flame Optimization (MFO) is utilized in the proposed system for the purpose of providing the encoder and decoder model with the best ideal points for training the data

Bio-inspired optimization algorithms for unit test generation

Tese de Mestrado, Engenharia Informática (Engenharia de Software), 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasNa sociedade atual nós estamos rodeados e usamos todo o tipo de aplicações de software. Problemas no software pode causar todo o tipo de consequências, desde pessoas não conseguirem jogar um jogo como era suposto a uma aeronave despenhar-se matando toda as pessoas a bordo. De modo a que se evite certas consequências, convém que esse software não tenha problemas e funcione como é suposto. Porém, o software é escrito por humanos pelo que está sujeito a ter erros. Para lidar com esta situação, testes de software são feitos, de modo a que se descubra e resolva os problemas no software. Testar software baseado em pesquisa é uma área de teste de software que se tem mostrado bastante bemsucedida na geração de conjuntos de teste unitários otimizados para cobertura de código. Esta abordagem usa algoritmos meta-heurísticos guiados por critérios de cobertura de código para gerar os testes. Neste estudo, foi utilizado um critério de cobertura múltiplo que é composto por oito critérios diferentes: a cobertura de linhas, cobertura de ramos, cobertura de métodos, cobertura de métodos de nível de topo sem exceção, cobertura de ramos direto, cobertura de output, mutação fraca e cobertura de exceções. No que diz respeito aos algoritmos meta-heurísticos, os algoritmos evolucionários são o estado da arte atual, tendo apresentado os melhores resultados em estudos anteriores, superando os algoritmos aleatórios. No entanto, serão os algoritmos evolucionários realmente os melhores algoritmos neste contexto? E quanto aos algoritmos de inteligência de grupo, poderão eles também apresentar bons resultados? Poderá o atual estado da arte ser substituído por um algoritmo de inteligência de grupo? Deste modo, para responder a estas e outras questões, decidimos explorar os algoritmos bio-inspirados, também conhecidos por algoritmos de inteligência de grupo. Estes algoritmos baseiam-se no comportamento de indivíduos que pertencem a grupos na natureza, tais como os enxames de abelhas. Os algoritmos bio-inspirados não são completamente novos na área de testar software. Estudos anteriores mostram que os algoritmos de inteligência de grupo são geralmente melhores que os algoritmos genéticos para testes de estrutura, que na geração de dados para testes o desempenho dos algoritmos depende do tipo de problema e que na geração automática de testes Artificial Bee Algorithm teve o melhor desempenho e o Bat Algorithm é o mais rápido a executar. Nós escolhemos implementar dez algoritmos de inteligência de grupo que possuem várias características diferentes, com diferentes graus de popularidade e que incluem algoritmos antigos e recentes. Os algoritmos escolhidos são: Genetic Bee Colony (GBC) Algorithm, Fish Swarm Algorithm (FSA), Cat Swarm Optimization (CSO), Whale Optimization Algorithm (WOA), Artificial Algae Algorithm (AAA), Elephant Herding Optimization (EHO), Chicken Swarm Optimization Algorithm (CSOA), Moth Flame Optimization (MFO) Algorithm, Grey Wolf Optimization (GWO) Algorithm and Particle Swarm Optimizer (PSO). Para representar os algoritmos evolucionários e servir de comparação contra os algoritmos de inteligência de grupo, escolhemos o Standard Genetic Algorithm (Standard GA), Many-Objective Sorting Algorithm (MOSA) e o Dynamic ManyObjective Sorting Algorithm (DynaMOSA). Este último é o estado da arte atual. Além destes algoritmos, foi implementado mais um algoritmo que é um híbrido (fusão de algoritmos de inteligência de grupo e evolucionários), o Elephant Dynamic Many-Objective Sorting Algorithm (Elephant-DynaMOSA). O EvoSuite foi a ferramenta de geração de testes escolhida para implementar o híbrido e os dez algoritmos de inteligência de grupo por já possuir diversas otimizações, os algoritmos evolucionários já estão implementados e a natureza modular da ferramenta permite facilmente adicionar novos algoritmos ao módulo dos algoritmos. O estudo empírico realizado consiste em duas experiências: a calibração dos parâmetros e a avaliação dos algoritmos. Na primeira experiência, escolhemos vários parâmetros e testámos vários valores destes para cada algoritmo. Foi selecionado um subconjunto de 34 classes e testou-se em 30 seeds diferentes durante 60 segundos para se obter os resultados de cada configuração. De seguida, aplicámos o método estatístico Vargha-Delaney de modo a encontrar a melhor configuração de cada algoritmo. A segunda experiência consistiu em correr a melhor configuração de cada algoritmo em 312 classes com 30 seeds durante 60 segundos. Depois, com o intuito de interpretar os resultados obtidos e conseguir ver qual o melhor algoritmo de inteligência de grupo, se os algoritmos de inteligência de grupo são melhores que os três algoritmos evolucionários e quão boa é a performance do algoritmo híbrido, foram usados os métodos estatísticos de Vargha-Delaney e teste de Friedman. Também se observou a relação entre diversos aspetos dos resultados: a cobertura e o número de gerações, cobertura e a pontuação de mutação, cobertura e diversidade e cobertura e tamanho dos testes. Os nossos resultados revelam que EHO foi o melhor algoritmo de inteligência de grupo e que também superou o Standard GA. Porém, tanto DynaMOSA e MOSA mostram-se superior ao EHO. Em relação ao Elephant-DynaMOSA, que é o híbrido do melhor algoritmo de inteligência de grupo e evolucionário, os resultados foram melhores que o EHO, visto que tem um desempenho semelhante ao MOSA. No final, DynaMOSA foi o algoritmo com maior cobertura média e com os melhores resultados estatísticos nos dois métodos usados. Posteriormente, decidimos discutir outras particularidades dos resultados e propusemos três hipóteses: o melhor algoritmo é superior em todas as classes, qualquer algoritmo consegue atingir pelo menos 50% de cobertura em todas as classes e o desempenho aumenta se o tempo de execução aumentar. A primeira hipótese provou-se falsa visto que houve seis algoritmos estatisticamente melhor que os outros em certas classes: Standard GA, MOSA, DynaMOSA, EHO, Elephant-DynaMOSA e FSA. Isto foi provado ao mostrar-se os valores médios de vários aspetos obtidos nas execuções (número de gerações e testes, tamanho dos testes e cobertura), os resultados do método estatístico Vargha-Delaney e o desempenho de cada algoritmo por critério de cobertura de código. A segunda hipótese também se provou falsa porque 17.5% das classes obtiveram menos de 50% de cobertura independentemente do algoritmo usado. Uma das principais razões é a limitação do EvoSuite como ferramenta de testes, por exemplo não conseguir gerar os inputs necessários para correr a classe. A última hipótese foi a única que se provou ser verdadeira. Para responder a esta hipótese, selecionados a melhor configuração por algoritmo e correu-se 312 classes em uma seed durante uma hora. A cobertura média de todos os algoritmos subiu cerca de 7% e 13 dos 14 algoritmos melhoraram a sua cobertura. Também observámos a evolução dos algoritmos durante a execução e apenas uma minoria dos algoritmos mostrou uma melhoria significativa no desempenho após 60 segundos. Por isso, concluiu-se que apesar da melhoria geral no desempenho, tal melhoria poderá não valer a pena devido ao aumento de recursos necessários com um maior orçamento de tempo. Com isto podemos concluir que apesar do DynaMOSA manter-se como o estado da arte, ele não é o melhor em todas as situações. E que os algoritmos de inteligência de grupo mostraram um certo grau de potencial, principalmente o algoritmo híbrido, Elephant-DynaMOSA. Por isso, nós sugerimos que para trabalho futuro se teste mais algoritmos de inteligência de grupo e algoritmos de múltiplos objetivos, com foco em algoritmos híbridos que combinem os melhores aspetos dos vários algoritmos. Outra iniciativa que pode ser realizada é analisar que algoritmos são melhores para cada critério de cobertura e criar um algoritmo múltiplo capaz de se adaptar e otimizar a procura tendo em conta os critérios de cobertura escolhidos.Search-based software testing is an area of software testing that has shown to be quite successful in generating unit test suites optimized for code coverage. This approach uses meta-heuristic algorithms guided by code coverage criteria (e.g., branch coverage) to generate the tests. When it comes to meta-heuristic algorithms, evolutionary algorithms are the current state-of-the-art, having presented the best results in previous studies. However, are evolutionary algorithms truly the best algorithms in this context? What about bio-inspired algorithms, can they also present good results? Will the current state-of-the-art be replaced with a bio-inspired algorithm? In order to answer these and other questions, we performed an empirical study where we evaluated ten bio-inspired algorithms, three evolutionary algorithms and one hybrid algorithm (a mix of bio-inspired and evolutionary algorithms) on a selection of non-trivial open-source classes. EvoSuite was the test generation tool chosen to implement the ten bio-inspired algorithms and the hybrid since it already has several optimizations and the evolutionary algorithms implemented. Our results show that the Elephant Herding Optimization has the best performance among the bio-inspired algorithms and has surpassed the Standard Genetic Algorithm. However, both the Many-Objective Sorting Algorithm (MOSA) and the Dynamic Many Objective Sorting Algorithm (DynaMOSA) showed superior efficiency compared to all ten bio-inspired algorithms. When it comes to the hybrid algorithm, Elephant Dynamic Many-Objective Sorting Algorithm (Elephant-DynaMOSA), it ended up with a similar performance to MOSA but still worse than the current state-of-the-art, DynaMOSA. We also discussed three hypotheses about the results obtained. Although DynaMOSA remains the state-of-the-art algorithm, it is not the best in all classes. Not only so, but the bio-inspired algorithms showed some potential, especially in the case of the hybrid, Elephant-DynaMOSA. Thus, we suggest future work on hybrid algorithms that fuse the best aspects of several algorithms

SLIME MOULD ALGORITHM FOR PRACTICAL OPTIMAL POWER FLOW SOLUTIONS INCORPORATING STOCHASTIC WIND POWER AND STATIC VAR COMPENSATOR DEVICE

Purpose. This paper proposes the application procedure of a new metaheuristic technique in a practical electrical power system to solve optimal power flow problems, this technique namely the slime mould algorithm (SMA) which is inspired by the swarming behavior and morphology of slime mould in nature. This study aims to test and verify the effectiveness of the proposed algorithm to get good solutions for optimal power flow problems by incorporating stochastic wind power generation and static VAR compensators devices. In this context, different cases are considered in order to minimize the total generation cost, reduction of active power losses as well as improving voltage profile. Methodology. The objective function of our problem is considered to be the minimum the total costs of conventional power generation and stochastic wind power generation with satisfying the power system constraints. The stochastic wind power function considers the penalty cost due to the underestimation and the reserve cost due to the overestimation of available wind power. In this work, the function of Weibull probability density is used to model and characterize the distributions of wind speed. Practical value. The proposed algorithm was examined on the IEEE-30 bus system and a large Algerian electrical test system with 114 buses. In the cases with the objective is to minimize the conventional power generation, the achieved results in both of the testing power systems showed that the slime mould algorithm performs better than other existing optimization techniques. Additionally, the achieved results with incorporating the wind power and static VAR compensator devices illustrate the effectiveness and performances of the proposed algorithm compared to the ant lion optimizer algorithm in terms of convergence to the global optimal solution.Мета. У статті пропонується процедура застосування нового метаеврістіческого методу в реальній електроенергетичній системі для розв’язання задач оптимального потоку енергії, а саме алгоритму слизової цвілі, який заснований на поведінці рою і морфології слизової цвілі в природі. Дане дослідження спрямоване на тестування і перевірку ефективності запропонованого алгоритму для отримання хороших рішень для проблем оптимального потоку потужності шляхом включення пристроїв стохастичною вітрової генерації і статичних компенсаторів VAR. У зв'язку з цим, розглядаються різні випадки, щоб мінімізувати загальну вартість генерації, знизити втрати активної потужності і поліпшити профіль напруги. Методологія. В якості цільової функції завдання розглядається мінімальна сукупна вартість традиційної генерації електроенергії і стохастичної вітрової генерації при задоволенні обмежень енергосистеми. Стохастична функція енергії вітру враховує величини штрафів через недооцінку і резервні витрати через завищену оцінку доступної вітрової енергії. У даній роботі функція щільності ймовірності Вейбулла використовується для моделювання і характеристики розподілів швидкості вітру. Практична цінність. Запропонований алгоритм був перевірений на системі шин IEEE-30 і великий алжирської тестовій енергосистемі зі 114 шинами. У випадках, коли мета полягає в тому, щоб звести до мінімуму традиційне вироблення електроенергії, досягнуті результати в обох тестових енергосистемах показали, що алгоритм слизової цвілі функціонує краще, ніж інші існуючі методи оптимізації. Крім того, досягнуті результати з використанням вітрової енергії і статичного компенсатора VAR ілюструють ефективність і продуктивність запропонованого алгоритму в порівнянні з алгоритмом оптимізатора мурашиних левів з точки зору збіжності до глобального оптимального рішення

Mathematics in Software Reliability and Quality Assurance

This monograph concerns the mathematical aspects of software reliability and quality assurance and consists of 11 technical papers in this emerging area. Included are the latest research results related to formal methods and design, automatic software testing, software verification and validation, coalgebra theory, automata theory, hybrid system and software reliability modeling and assessment

An Enhanced Moth-Flame Optimization with Multiple Flame Guidance Mechanism for Parameter Extraction of Photovoltaic Models

How to accurately and efficiently extract photovoltaic (PV) model parameters is the primary problem of photovoltaic system optimization. To accurately and efficiently extract the parameters of PV models, an enhanced moth-flame optimization (EMFO) with multiple flame guidance mechanism is proposed in this study. In EMFO, an adaptive flame number updating mechanism is used to adaptively control the flame number, which enhances the local and global exploration capabilities of MFO. Meanwhile, a multiple flame guidance mechanism is designed for the full use of the position information of flames, which enhances the global diversity of the population. The EMFO is evaluated with other variants of the MFO on 25 benchmark functions of CEC2005, 28 functions of CEC2017, and 5 photovoltaic model parameter extraction problems. Experimental results show that the EMFO has obtained a better performance than other compared algorithms, which proves the effectiveness of the proposed EMFO. The method proposed in this study provides MFO researchers with ideas for adaptive research and making full use of flame population information

Intelligent facial emotion recognition using moth-firefly optimization

In this research, we propose a facial expression recognition system with a variant of evolutionary firefly algorithm for feature optimization. First of all, a modified Local Binary Pattern descriptor is proposed to produce an initial discriminative face representation. A variant of the firefly algorithm is proposed to perform feature optimization. The proposed evolutionary firefly algorithm exploits the spiral search behaviour of moths and attractiveness search actions of fireflies to mitigate premature convergence of the Levy-flight firefly algorithm (LFA) and the moth-flame optimization (MFO) algorithm. Specifically, it employs the logarithmic spiral search capability of the moths to increase local exploitation of the fireflies, whereas in comparison with the flames in MFO, the fireflies not only represent the best solutions identified by the moths but also act as the search agents guided by the attractiveness function to increase global exploration. Simulated Annealing embedded with Levy flights is also used to increase exploitation of the most promising solution. Diverse single and ensemble classifiers are implemented for the recognition of seven expressions. Evaluated with frontal-view images extracted from CK+, JAFFE, and MMI, and 45-degree multi-view and 90-degree side-view images from BU-3DFE and MMI, respectively, our system achieves a superior performance, and outperforms other state-of-the-art feature optimization methods and related facial expression recognition models by a significant margin

DeepEvolution: A Search-Based Testing Approach for Deep Neural Networks

The increasing inclusion of Deep Learning (DL) models in safety-critical systems such as autonomous vehicles have led to the development of multiple model-based DL testing techniques. One common denominator of these testing techniques is the automated generation of test cases, e.g., new inputs transformed from the original training data with the aim to optimize some test adequacy criteria. So far, the effectiveness of these approaches has been hindered by their reliance on random fuzzing or transformations that do not always produce test cases with a good diversity. To overcome these limitations, we propose, DeepEvolution, a novel search-based approach for testing DL models that relies on metaheuristics to ensure a maximum diversity in generated test cases. We assess the effectiveness of DeepEvolution in testing computer-vision DL models and found that it significantly increases the neuronal coverage of generated test cases. Moreover, using DeepEvolution, we could successfully find several corner-case behaviors. Finally, DeepEvolution outperformed Tensorfuzz (a coverage-guided fuzzing tool developed at Google Brain) in detecting latent defects introduced during the quantization of the models. These results suggest that search-based approaches can help build effective testing tools for DL systems

A Consolidated Review of Path Planning and Optimization Techniques: Technical Perspectives and Future Directions

In this paper, a review on the three most important communication techniques (ground, aerial, and underwater vehicles) has been presented that throws light on trajectory planning, its optimization, and various issues in a summarized way. This kind of extensive research is not often seen in the literature, so an effort has been made for readers interested in path planning to fill the gap. Moreover, optimization techniques suitable for implementing ground, aerial, and underwater vehicles are also a part of this review. This paper covers the numerical, bio-inspired techniques and their hybridization with each other for each of the dimensions mentioned. The paper provides a consolidated platform, where plenty of available research on-ground autonomous vehicle and their trajectory optimization with the extension for aerial and underwater vehicles are documented