شریف پژوه

امروزه اغلب مسائل بهینه سازی از نوع مسائل NP-hard هستند. از جمله راه حل های موجود در برخورد با این گونه مسائل، استفاده از الگوریتمهای تقریبی یا ابتکاری است. الگوریتم سیاه چاله (BH) یک روش ابتکاری جدید است که از پدیده سیاه چاله طبیعی الهام گرفته شده است، این الگوریتم سرعتی بالا و ساختاری ساده برای پیاده سازی دارد ولی در جستجوی محلی ضعیف عمل میکند. بنابراین در این مقاله ترکیبی از الگوریتم BH و الگوریتم تبرید تدریجی (SA) با نام BH-SA معرفی می شود. ما از الگوریتم SA برای بهبود جستجوی محلی و فرار از بهینه محلی استفاده کرده ایم. روش پیشنهادی بر روی تعدادی تابع محک رایج، مورد آزمایش قرار گرفته است. نتایج آزمایش ها نشان می دهد که روش پیشنهادی از دقت بالاتری در رسیدن به جواب بهینه سراسری برخوردار است. به عنوان مثال پاسخ حاصل از میانگین گیری 20 بار اجرای الگوریتم پیشنهادی روی تابع Griewank، نشان می دهد که خطای نسبی روش پیشنهادی 69.44 برابر کمتر از روش BH پایه است.