การเปรียบเทียบวิธีการหาค่าเหมาะที่สุด ด้วยโซลเวอร์ของ Excel 2019 และขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะที่สุดแบบวาฬ
คำสำคัญ:
วิธีการหาค่าเหมาะที่สุดแบบวาฬ, วิธีเชิงวิวัฒน์, วิธีเกรเดียนต์ลดรูปแบบวางนัยทั่วไปบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการหาค่าเหมาะที่สุด วิธีเกรเดียนต์ลดรูปแบบวางนัยทั่วไป (Generalized reduced gradient: GRG) และเชิงวิวัฒน์ (Evolutionary algorithm: EV) ด้วยโซลเวอร์ของโปรแกรม Excel เวอร์ชัน 2019 และการหาค่าเหมาะที่สุดแบบวาฬ (Whale optimization algorithm: WOA) ที่พัฒนาใน Visual basic for application (VBA) โดยใช้ฟังก์ชันเกณฑ์เปรียบเทียบสมรรถนะจำนวน 16 ฟังก์ชันสำหรับหาค่าเหมาะที่สุด และใช้เกณฑ์การตัดสินใจ 4 เกณฑ์ คือ 1) อัตราความสำเร็จ (Success rate: ) 2) ค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean absolute error: ) 3) อัตราความสำเร็จและค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( and ) และ 4) เวลาเฉลี่ย (Average time: ) เป็นตัวกำหนดวิธีการค้นหาคำตอบที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด โดยในแต่ละฟังก์ชันมีการทำซ้ำ 100 รอบ ผลการวิจัยพบว่า เกณฑ์การตัดสินใจลำดับที่ 1) ถึง 3) วิธีการ WOA เป็นวิธีการหาคำตอบที่ดีที่สุด ส่วนเกณฑ์การตัดสินใจลำดับที่ 4) วิธีการ GRG เป็นวิธีการที่ใช้เวลาในการหาคำตอบได้เร็วที่สุด
References
พิศาล สีนวล. การใช้โปรแกรมทางคณิตศาสตร์สำหรับแก้ปัญหาจัดสรรทรัพยากรเพื่อลดเวลาในการวางแผนการผลิต [วิทยานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต]. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์; 2559.
Minsan P, Minsan W. Comparing methods of optimization in solver of Microsoft Excel 2007 and 2019. UTK Research Journal. 2019;13(2):144-61.
Minsan P.Comparing Methods of Optimization in Solver of Microsoft Excel 2007 and 2019: A Case Study of Statistical Models. The Journal of King Mongkut’s University of Technology North Bangkok. 2021;31(2):496-511.
Mirjalili S, Lewis A. The Whale Optimization Algorithm. Adv Eng Software. 2016;95:51-67.
ดรันภพ ยอดเพชร. อภิรัฐ ศิริธราธิวัตร, รองฤทธิ์ ฉัตรถาวร และคณะ. การจัดเรียงรูปแบบโครงข่ายไฟฟ้าที่เหมาะสมเพื่อลดกำลังไฟฟ้าสูญเสียด้วยวิธีจำลองการล่าเหยื่อของวาฬ. งานประชุมวิชาการ และนวัตกรรม กฟภ. ปี 2561; วันที่ 24-25 กันยายน 2561; ณ ศูนย์ประชุมวายุภักษ์ ศูนย์ราชการเฉลิมพระเกียรติ แจ้งวัฒนะ; 2561. น.75-80.
Karaboga D. An Idea Based on Honey Bee Swarm for Numerical Optimization. Technical Report-TR06, Engineering Faculty Computer Engineering Department Kayseri/Türkiye, Erciyes University. 2005.
เดชา พวงดาวเรือง, สุภาภรณ์ สุวรรณรังษี. การประยุกต์ขั้นตอนวิธีการผสมเกสรดอกไม้เพื่อแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดไม่เชิงเส้นแบบเฟ้นสุ่ม. การประชุมวิชาการข่ายงานวิศวกรรมอุตสาหการ ประจำปี พ.ศ. 2560; วันที่ 12-15 กรกฎาคม 2560; ณ โรงแรมดิเอ็มเพรส เชียงใหม่; 2560. น. 1077-83.
Indusmic Private Limited [Internet]. Benchmark function; 2021 [cited 2021 July 1]. Available form: https://www.indusmic.com/blog/categories/benchmark-function.
Global Optimization Benchmarks and AMPGO [Internet]. Test functions index; 2021 [cited 2021 July 1]. Available form: http://infinity77.net/global_optimization/test_functions.html#test-functions-index.
Mazhar Ansari Ardeh Internet]. BenchmarkFcns; 2021 [cited 2021 July 1]. Available form: https://github.com/mazhar-ansari-ardeh/BenchmarkFcns/tree/master/benchmarks.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
ฉบับ
บท
License
กองบรรณาธิการวารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ มีความยินดีที่จะรับบทความจากอาจารย์ นักวิจัย นักวิชาการทั้งภายในและภายนอกมหาวิทยาลัย ในสาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ได้แก่ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง รวมถึงสาขาต่างๆ ที่มีการบูรณาการข้ามศาสตร์ที่เกี่ยวข้องวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ที่เขียนเป็นภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษ ซึ่งผลงานวิชาการที่ส่งมาขอตีพิมพ์ต้องไม่เคยเผยแพร่ในสิ่งพิมพ์อื่นใดมาก่อน และต้องไม่อยู่ในระหว่างการพิจารณาของวารสารอื่น
การละเมิดลิขสิทธิ์ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้ส่งบทความโดยตรง บทความที่ได้รับการตีพิมพ์ต้องผ่านการพิจารณากลั่นกรองคุณภาพจากผู้ทรงคุณวุฒิและได้รับความเห็นชอบจากกองบรรณาธิการ
ข้อความที่ปรากฏอยู่ในแต่ละบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารวิชาการเล่มนี้ เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่าน ไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพแต่อย่างใด ความรับผิดชอบด้านเนื้อหาและการตรวจร่างบทความแต่ละบทความเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะต้องรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
กองบรรณาธิการขอสงวนสิทธิ์มิให้นำเนื้อหา หรือข้อคิดเห็นใดๆ ของบทความในวารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ ไปเผยแพร่ก่อนได้รับอนุญาตจากกองบรรณาธิการ อย่างเป็นลายลักษณ์อักษร ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร
