Comparing Methods of Optimization in Solver of Excel 2019 and Whale Optimization Algorithm

Authors

  • Watha Minsan Chiang Mai UniversityData Science Research Center, Department of Statistics, Faculty of Science, Chiang Mai University ,Thailand.
  • Nutsaba Saengngammuang Data Science Research Center, Department of Statistics, Faculty of Science, Chiang Mai University ,Thailand
  • Phimphaka Taninpong Data Science Research Center, Department of Statistics, Faculty of Science, Chiang Mai University ,Thailand.
  • Salinee Thumronglaohapun Data Science Research Center, Department of Statistics, Faculty of Science, Chiang Mai University ,Thailand

Keywords:

Whale Optimization, Evolutionary, Generalized reduced gradient

Abstract

This research aims to compare the optimization method between generalized reduced gradient (GRG) and evolutionary algorithm (EV) in solver of Excel 2019 and whale optimization algorithm (WOA) which was developed in visual basic for application (VBA). The criteria to test optimization for 16 benchmark functions including: 1) success rate (gif.latex?SR ), 2) mean absolute error ( gif.latex?MAE), 3) success rate and standard deviation absolute ( gif.latex?SR and gif.latex?SE ) and 4) average time (gif.latex?AT ), were used to compare the efficiency of the methods. Each method was applied to solve 16 benchmark functions and repeated 100 iterations for each function. The numerical result indicated that WOA provided the best solutions for criteria 1) - 3). However, for the fourth criterion GRG gave the shortest running time.

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

Published

2021-12-30

How to Cite

[1]
W. Minsan, N. . Saengngammuang, P. . Taninpong, and S. . Thumronglaohapun, “Comparing Methods of Optimization in Solver of Excel 2019 and Whale Optimization Algorithm ”, UTK RESEARCH JOURNAL, vol. 15, no. 2, pp. 106–120, Dec. 2021.

Issue

Section

Research Articles