@article { author = {Mirghaderi, Seyed Hadi and Zandieh, Mostafa}, title = {Design of a new meta-heuristic algorithm based on the behavior of mathematical functions xCos(x) and tanh(x)}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {1}, number = {2}, pages = {107-123}, year = {2011}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {}, abstract = {Today, the use of meta-heuristic methods to obtain satisfying responses in compound optimization has grown dramatically. Due to the approach of problems to real-world situations due to the increasing complexity of the problems and the inability of current mathematical methods to provide optimal points with reasonable resources, this has intensified. The development of meta-heuristic methods is usually done by exploring the nature of optimization and its inspiration, including the ant algorithm and refrigeration simulation. The proposed algorithm of this paper is developed by investigating the interesting behavior of two functions x(Cos)(x) and tanh(x) in iterative loops and presents a method for finding neighborhoods in continuous functions that resembles the optimization algorithm. Refrigeration Modeling and Cloud Theory Based Refrigeration Simulation Algorithm performs better in terms of accuracy and speed. The superiority of the proposed algorithm to the two mentioned algorithms was proved by comparing the performance of these algorithms to find the optimal point (points) of seven known continuous functions.}, keywords = {Meta-heuristic,neighborhood search,continuous optimization,Simulated Annealing}, title_fa = {طراحی یک الگوریتم فرا ابتکاری جدید بر اساس رفتار توابع ریاضی (xCos(x و (tanh(x}, abstract_fa = {امروزه استفاده از روش های فرا ابتکاری برای دست یابی به پاسخ های رضخایت بخش در بهینه یابی ترکیباتی رشد چشمگیری یافته است. به دلیل نزدیک شدن مسائل به شرایط موجود در دنیای واقعی در نتیجه افزایش پیچیدگی مسائل و ناتوانی روش های ریاضی فعلی برای ارائه نقطه بهینه با صرف معقول منابع، این اقبال تشدید شده است. توسعه روش های فرا ابتکاری معمولاً با بررسی نحوه بهینه یابی در طبیعت و الهام گرفتن از آن صورت می گیرد که از جمله می توان به الگوریتم مورچگان و شبیه سازی تبرید اشاره کرد. الگوریتم پیشنهادی این مقاله، با بررسی رفتار جالب توجه دو تابع (xCos(x و (tanh(x در حلقه های تکرار، توسعه یافته است و روشی برای یافتن همسایگی در توابع پیوسته ارائه می دهد که نسبت به الگوریتم بهینه یابی شبیه سازی تبرید و الگوریتم شبیه سازی تبرید مبتنی بر تئوری ابر، عملکرد بهتری از نظر دقت و سرعت دارد. برتری الگوریتم پیشنهادی به دو الگوریتم یاد شده، با مقایسه عملکرد این الگوریتم ها در یافتن نقطه (نقاط) بهینه هفت تابع پیوسته معروف به اثبات رسید.}, keywords_fa = {فرا ابتکاری,جستجوی همسایگی,بهینه یابی پیوسته,شبیه سازی تبرید}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_87374.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_87374_f6500a91c4421932d22805de5c9a5c65.pdf} }