@article { author = {Nikdel, Nazila}, title = {An improved meta-heuristic algorithm to optimize the fractional-order controller for an industrial manipulator with a parallelogram structure}, journal = {Journal of Decisions and Operations Research}, volume = {8}, number = {2}, pages = {333-351}, year = {2023}, publisher = {Ayandegan Institute of Higher Education, Tonekabon, Iran}, issn = {2538-5097}, eissn = {2676-6159}, doi = {10.22105/dmor.2021.308886.1492}, abstract = {Purpose: Nowadays, robotic systems are widely used in advanced industrial operations. Therefore, making appropriate control decisions to ensure the efficiency of these systems is critical. Criteria such as operation time and response speed, control cost, and system error need to be controlled by providing appropriate methods to ensure the successful performance of industrial operations. Therefore, this article pursues two main objectives: 1) controlling the robotic system by presenting a method based on fractional-order calculus so that it can control the system despite its complexity and non-linearity, 2) presenting the meta-heuristic algorithm "Improved Grey Wolf" to optimize the system response.Methodology: First, the mathematical model of the robot is presented based on Lagrange rules, and then the fractional-order calculus is used to design the controller. In addition, the efficiency of the grey wolf algorithm is increased with the introduction of an improved method.Findings: Different cost functions based on the main performance criteria of the robotic system are introduced, and an improved algorithm is applied to them. The comparison results of the proposed algorithm and other algorithms, indicate its satisfying performance. In addition, the efficiency of the fractional-order controller is compared with its integer-order counterpart, and the results show a significant improvement in system performance.Originality/Value: The proposed controller can control the system well despite its complexity and non-linearity. In addition, inspired by the Grey Wolf algorithm, an improved optimization method is proposed that can increase the efficiency of the controlled system. Numerical results show the satisfying performances of the proposed controller and the improved optimization algorithm.}, keywords = {optimization,meta-heuristic algorithm,Improved grey wolf algorithm,industrial robotic system,fractional-order controller}, title_fa = {ارایه یک الگوریتم فرا ابتکاری بهبودیافته جهت بهینه‌سازی کنترل‌کننده مرتبه کسری برای بازوی ربات صنعتی با ساختار موازی}, abstract_fa = {هدف: امروزه از سیستم‌های رباتیک به صورت وسیعی در پیشبرد عملیات صنعتی بهره گرفته می‌شود؛ بنابراین، اتخاذ تصمیمات کنترلی مناسب جهت تضمین کارایی این سیستم­‌ها امری حیاتی است. لازم است معیارهایی هم‌چون مدت زمان عملیات و سرعت پاسخ‌دهی، هزینه کنترلی و خطای سیستم با ارایه روش مناسبی به صورتی کنترل شوند تا عملیات صنعتی به نحو موفقیت‌آمیزی انجام شود؛ لذا این مقاله دو هدف اصلی را دنبال می‌کند: 1- کنترل سیستم رباتیک از طریق ارایه یک روش مبتنی بر حسابان مرتبه کسری به صورتی که قادر باشد باوجود پیچیدگی و غیر خطی‌­گری در سیستم آن را کنترل نماید و 2- ارایه الگوریتم فرا ابتکاری "بهبود‌یافته گرگ خاکستری" جهت بهینه‌سازی پاسخ سیستم.روش‌شناسی پژوهش: ابتدا مدل ریاضی ربات بر مبنای قوانین لاگرانژ ارایه می­‌شود و سپس از حسابان مرتبه کسری جهت طراحی کنترل‌کننده بهره گرفته می­‌شود. علاوه‌بر‌آن، کارایی الگوریتم گرگ خاکستری با ارایه روش بهبودیافته افزایش می­‌یابد.یافته‌ها: توابع هزینه مختلف برمبنای معیارهای عملکردی اصلی سیستم رباتیک معرفی و الگوریتم بهبود‌یافته بر آن­ها اعمال می­‌شود. نتایج حاصل از مقایسه الگوریتم پیشنهادی با الگوریتم­‌های دیگر، نشان­‌دهنده عملکرد مطلوب الگوریتم پیشنهادی هستند. علاوه‌بر‌آن، کارایی کنترل‌­کننده مرتبه کسری با معادل مرتبه صحیح آن مقایسه می­‌شود و نتایج نشان­‌دهنده بهبود قابل‌توجه عملکرد سیستم هستند.اصالت/ارزش افزوده علمی: کنترل­‌کننده پیشنهادی قادر است باوجود پیچیدگی و غیر خطی‌­گری در مدل سیستم، آن را به‌خوبی کنترل نماید. علاوه‌بر‌آن با الهام از الگوریتم گرگ خاکستری، روش بهینه‌­سازی بهبود‌یافته‌­ای ارایه می­‌شود که قادر به افزایش کارایی سیستم کنترل‌شده باشد. نتایج عددی عملکرد مطلوب کنترل­‌کننده و الگوریتم بهینه­‌سازی بهبودیافته را نشان می‌­دهند.}, keywords_fa = {بهینه‌سازی,الگوریتم‌های فرا ابتکاری,الگوریتم گرگ خاکستری بهبود‌یافته,سیستم رباتیک صنعتی,کنترل‌کننده مرتبه کسری}, url = {https://www.journal-dmor.ir/article_142518.html}, eprint = {https://www.journal-dmor.ir/article_142518_5e7cefa7c6cb852585f59cf45f030fa9.pdf} }