I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 9 ,   p p .   5 3 1 2 ~5 3 2 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 6 . p p 5 3 1 2 - 5320          5312       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   O pti m i zing  P EM FC  m o del  para m eter s usin g  an t  lio n opti m i z er   a nd drag o nfly a lg o rith m :  a  co m pa r a tive study         Z a i nu d din   M a t   I s a ,   No rk ha rz ia na   M o hd   Na y a n,  M o hd   H a f iz  Arsha d,   No r  Ash ba ha ni M o ha m a d K a j a a n   Ce n tre o f   Ex c e ll e n c e   f o r  Re n e w a b le E n e rg y   (CERE ),   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  S y ste m s E n g in e e rin g ,   Un i v e rsiti   M a lay sia   P e rli s,  M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   21 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   J u l   2 1 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   J u l 2 8 ,   2 0 1 9       T h is  p a p e r  in tro d u c e d   tw o   o p ti m iz a ti o n   a lg o rit h m s  w h ich   a re   A n t  L io n   Op ti m ize r  ( AL O)  a n d   Dra g o n f l y   A lg o rit h m   (D A )  f o r  e x trac ti n g   th e   P ro to n   Ex c h a n g e   M e m b ra n e   F u e l  Ce ll   ( P EM F C)   p o lariz a ti o n   c u rv e   p a ra m e ters .   T h e   re su lt s  p ro d u c e d   b y   b o th   a lg o rit h m s  a re   b e in g   c o m p a re d   to   o b se rv e   th e ir   p e rf o r m a n c e .   A s  a   re su lt s,  th e   A L O  sh o w s  g r e a t  p e rf o r m a n c e   c o m p a re d   to   DA .   F u rth e rm o re ,   th e se   r e su lt s  a lso   b e i n g   c o m p a re d   w it h   th e   re su lt s  o f   th e   o th e r  re p o rted   m e tah e u risti c s  a lg o rit h m s.  T h e   AL O  a n d   D A  p re se n ted   c o m p e ti ti v e   re su lt s .   K ey w o r d s :   Op ti m izi n g   P E MFC   p ar a m ete r s   P E MFC   m o d el   An t lio n   o p ti m izer   Dr ag o n f l y   al g o r it h m   Me tah e u r is tic  al g o r ith m   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Z ai n u d d i n   Ma t I s a,     Sch o o l o f   E lectr ical  S y s te m s   E n g i n ee r i n g ,     Un i v er s iti Ma la y s ia  P er lis ,   Ka m p u s   P au h   P u tr a,   0 2 6 0 0   A r au ,   P er lis ,   Ma la y s ia.   E m ail: z ai n u d d i n @ u n i m ap . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   C u r r en tl y ,   t h e  at ten tio n   o f   u s i n g   th e  m eta h e u r is tic  al g o r it h m s   i n   s o lv i n g   en g i n ee r in g   p r o b lem s   h ad   in cr ea s ed   s i g n i f ican tl y .   T h es e  d u e  to   th e y   ar e  d er iv ati v e - f r ee ,   i m p o s e  n o   r estrictio n s   o n   t h e  p r o b le m   f o r m u latio n ,   a n d   ca n   b e  ea s il y   ad ap ted   f o r   v ar io u s   r ea l  w o r ld   p r o b lem s   [1 – 7] .   P r o to n   E x ch a n g e  Me m b r a n e   Fu el  C ell  ( P E MFC )   is   a  h y d r o g en   b ased   f u el  ce ll.  A   h y d r o g en - r ich   f u e l  is   i n j ec ted   to   th e  an o d e,   an d   a n   o x id an t  w h ic h   u s u all y   u s e  p u r e  o x y g e n   o r   air   is   f ed   t h r o u g h   th e  ca t h o d e  [ 8 ] .   I t  m ai n l y   u s ed   f o r   p o r tab le  an d   m o b ile  ap p licatio n   d u e  to   it  co m p ac t n es s ,   s m a ll  in   s ize,   lo w   w ei g h t  w i th   h ig h   p o w er   d en s it y   an d   p o llu ta n ts   f r ee   o p er atio n   [8 ,   9] .   Ob tain in g   ac cu r ate  p ar am e ter s   f r o m   ac tu al  P E MFC   d ir ec tl y   is   i m p o r tan t  f o r   m o d ellin g   p u r p o s e  b u t  d if f ic u lt  d u e  to   its   co m p le x it y .   I n   t h e  p ast  d ec ad es,  s o m e  ex i s ti n g   m eta h eu r i s ti c  alg o r ith m s ,   s u ch   as  Di f f er en tia l  E v o l u tio n   A l g o r ith m   ( DE )   [ 1 0 – 1 2 ] ,   A r ti f icial   I m m u n e  S y s te m   [ 1 3 ] ,   A r tif icia l  B ee   C o lo n y   [ 1 4 ,   1 5 ] ,   P ar ticle  S w ar m   Op ti m iza tio n   ( P SO)   [ 1 6 ,   1 7 ] ,   Gen etic  A l g o r ith m   ( G A )   [ 1 8 ,   1 9 ] ,  B ac k tr ac k i n g   Sear ch   A l g o r ith m   ( B S A )   [ 2 0 ]   an d   B ir d   Ma ti n g   Op ti m izer   ( B MO )   [ 2 1 ] ,   h av e  b ee n   ap p lied   in   id en ti f y i n g   th e  elec tr o c h e m ica l - b ased   m o d el  p ar a m eter s   o f   P E MFC .     E ac h   m e tah e u r is t ic  al g o r ith m s   h a v e  t h eir   o w n   a ttrib u te s   a n d   s tr ate g ies  to   r ea c h   t h e  g lo b al  o p tim a   w it h   m i n i m u m   n u m b er   o f   i te r atio n   w it h o u t  e n tr ap p in g   a t  l o ca l  o p tim a.   T h is   ca n   b e  ac h iev ed   w it h   a  g o o d   b alan cin g   b et w ee n   t h e  e x p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   p r o ce s s es.  Ho w e v er ,   ac co r d in g   t o   No   Fre e  L u n c h   T h eo r em   f o r   o p ti m izatio n   [ 2 2 ] ,     a  s i n g le   m eth o d   ca n n o t  f it     to   ev er y   o p ti m izatio n   p r o b le m s .   T h i s   lead s   to   th e  ap p licatio n   o f   n e w   al g o r ith m   in   s o l v i n g   t h e  o p ti m iza tio n   p r o b lem .   I n   t h is   p ap er ,   t w o   o p ti m izatio n   alg o r ith m s ,   p r o p o s ed   b y   Mir j al ili,  th e  An t  L io n   Op ti m izer   alg o r ith m   ( AL O)   [ 2 3 ]   an d   Dr ag o n f l y   Alg o r it h m   ( DA )   [ 2 4 ]   w er e  ex p lo ited   t o   ex tr ac t  t h e  P E MFC   elec tr o ch e m ical - b ased   m o d el  p ar am eter s .   T h e  AL O   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E ng     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz in g   P E MFC mo d el  p a r a mete r s   u s in g   a n t lio n   o p timi z er a n d   d r a g o n fly…    ( Za in u d d in   Ma t I s a )   5313   is   s i m u lat in g   th e  h u n ti n g   m ec h an i s m   o f   an tlio n s ,   m ea n w h ile  th e  D A   s i m u late  t h e  s tatic  an d   d y n a m ic   s w ar m i n g   b eh av io r s   o f   d r ag o n flies   in   n at u r e.   T h e  p er f o r m an ce   o f   b o th   alg o r ith m s   i n   o b tain in g   t h e  p ar a m eter s   o f   P E MFC   s tack   ar e   co m p ar ed   an d   an al y ze d   w ith   s u b s eq u en t  d is c u s s io n s   T h e  B allar d   Ma r k   V  P E MFC   ( B M5 ) ,   as  b ein g   r ep o r ted   an d   u s ed   in   m a n y   liter at u r es  [ 1 0 ,  20 ,  21 ,  25 ,  2 6 ] ,   is   u s ed   as  th e  test   b en c h .   Fu r t h er m o r e,   th e   b est  r es u lt s   is   t h en   b ein g   co m p ar ed   w it h   o th er   al g o r ith m s   r ep o r ted   in   t h e  liter at u r e   to   o b s er v e  th eir   r ea l p er f o r m an ce .   T h e  r em ai n d er   o f   t h is   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s :  Ma t h e m atica l  Mo d elli n g   o f   P o lar izatio n   C u r v e   Sectio n   w h ic h   r ep r esen t  th e   P E MFC   m a th e m atica l   m o d el  u s in g   elec tr o ch e m ical   m o d el  an d   P r o b lem   Fo r m u la tio n   Sectio n   d escr ib e  th e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   s ele cted   f o r   o p tim izatio n   p r o ce s s .   I n   Op ti m iza tio n   A l g o r ith m   Sect io n ,   th e  AL O  a n d   DA   ar e  b r ief l y   d escr ib ed .   I n   Op ti m izatio n   R e s u lts   Sect io n ,   th e  p er f o r m a n ce   o f   b o th   al g o r ith m s   i n   d eter m i n in g   th e   P E MFC   m o d el  p ar am eter s   ar e   o b s er v ed   an d   d i s cu s s ed .   T h en ,   t h e  b es t   r esu lt s   ar e  co m p ar ed   w it h   o t h er   o p ti m iza tio n   ap p r o ac h es.   Fi n all y ,   th e   co n cl u s io n   a n d   f u tu r e  r esear c h   ar e   d r a w n   i n   C o n cl u s io n s   Sectio n .       2.   M AT H E M AT I CAL M O DE L L I N G   O F   P O L ARI Z AT I O N  CURV E     T h is   p ap er   ad o p ted     th e  b asic  m o d el  f r o m   [ 2 7 ] ,   w h er e  t h r ee   ( 3 )   d if f er en t  k in d s   o f   v o lta g e  d r o p s   ar e   tak en   f o r   th e  m o d el  d ev e lo p m en t.  T h e  o u tp u t v o lta g e  f o r   a  PEM FC   ce ll st ac k     is   ca lcu lated   as  [ 2 8 ] :             c e l l s N e r n s t a c t c o n o h m i c V N E V V V   ( 1 )     w h er e  Ns  is   th e  n u m b er   o f   ce ll  in   a  s tack ,       is   th e  r ev er s ib le  f u el  ce ll  v o lta g e.   Me an w h i le,   th e   ,   ,   an d   ℎ      ar e  th e  v o ltag es  d r o p   d u e  to   ac tiv atio n   lo s s e s   at  th e   lo w er   cu r r en ts ,   co n ce n tr atio n   v o ltag e   lo s s es  a t  h ig h er   c u r r en ts ,   an d   th e  o h m ic   lo s s e s   at   th e   i n ter m ed iate  cu r r en t s ,   r esp ec ti v el y .   T h e      ca n   b e   o b tain ed   as f o llo w s :     22 35 1 . 2 2 9 0 . 8 5 1 0 2 9 8 . 1 5 4 . 3 1 1 0 ( l n 0 . 5 l n N e r n s t H O E T P P      ( 2 )     w h er e  P H 2   an d   P o 2   ar e  co r r esp o n d in g l y   p ar tial  p r ess u r es  o f   h y d r o g en   an d   o x y g en   in   at m   w h ile   T   r ep r esen ts   th e  ce ll t e m p er at u r e  in   Ke lv i n .   T h e     is   d ef i n ed   as  [ 1 0 ] :     2 1 2 3 4   a c t O V T T l n C T l n i     ( 3 )     w h er e    1 ,    2 ,    3   an d     4   ar e  th e  s e m i - e m p ir ical   co ef f icie n ts   an d   i   is   t h e  ce ll   cu r r en t.  2 is   th e   o x y g e n   co n ce n tr atio n   ( m o l c m - 3 )   in   t h e  ca th o d e  in ter f ac e  a n d   d ef in e d   as:     2 2 4 9 8 / 6 5 . 0 8 1 0 O O T P C e    ( 4 )     T h e  ℎ    ca n   b e  ca lcu lated   b y :       o h m i c M C V i R R   ( 5 )     w h er e  M R an d   C R   ar e  th e  eq u i v alen t  m e m b r an e  r es is ta n ce   ( Ω   c m 2 )   a n d   t h e  co n tac t  r esis tan ce   ( Ω   c m 2 )   b et w ee n   elec tr o d es  an d   m e m b r an e  as  w ell  as  t h e  elec tr o d es  an d   b ip o lar   p lates,  r esp ec tiv el y   [ 2 6 ] .  M R is   d ef in ed   as:       M M R A   ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   5 3 1 2   -   5 3 2 0   5314   w h er e  M   is   t h e  s p ec i f ic  m e m b r a n e  r esi s ti v it y   ( Ω   c m )   a n d     is   t h e  m e m b r a n e  t h ick n es s   ( c m )   t h at  ac t s   as  a   ce ll e lectr o l y te  w h ile A is   th e  ac ti v e  ce ll a r ea   ( c m 2 ) .   T h e  M   v al u e  ca n   b e  o b tain ed   u s i n g   a s   f o llo w s :   2 2 . 5 M 1 8 1 . 6 [ 1 0 . 0 3 0 . 0 6 2 ( / ) 303 ρ 303 0 . 6 4 3 3 e x p 4 . 1 8 ] iT iA A iT AT        ( 7 )     w h er e  λ   is   a n   ad j u s tab le  p ar am eter   th a t  r elate d   to   th e  w a te r   co n ten t  o f   t h e  m e m b r an e.   F in all y ,   th e  c o n V   is   d ef in ed   as:     l n 1 n con m a x JJ Vb J      ( 8 )     w h er e  b is   t h e  p ar a m etr ic  co ef f icien t,  J   is   th e  cu r r e n t  d en s i t y   ( A   c m - 2 ) ,   m a x J   is   th e  m a x i m u m   cu r r en t   d en s it y   ( A   c m - 2 )   an d   n J is   i n ter n al  c u r r en t  d e n s i t y   d u e  to   f u el   cr o s s o v er   a n d   in ter n al   cu r r en ts   [ 1 4 ] .   Mo s t  o f   th e  ti m e,   n J ca n   b e  n eg lecte d   s in ce   it  v alu e  i s   v er y   s m a ll,  h o wev er ,   C o r r ea   et  al.   [ 2 9 ]    s tated   th at  n J h as  a   co n s id er ab le  ef f ec t  o n   t h e  m o d el  r esu lts   esp ec iall y   at  lo wer   cu r r en ts .   T h er ef o r e,   n J is   b ein g   co n s id er ed   in   th e  ca lcu latio n   i n   t h i s   p ap er .       3.   P RO B L E M   F O M UL AT I O N     B ased   o n   th e   s ta ted   eq u atio n s   in   s ec tio n   2 ,   t h er e  ar e  1 1   u n k n o w n   p ar a m eter s   in v o lv ed   in   d escr ib in g   th e  P E MFC   o p er atio n .   T h ese  u n k n o w n   p ar a m eter s   ar e 1 2 3 4 , , , , , , ,   ,   , c n m a x A R J J b   ,   an d .    A   p er f o r m a n ce   cr i ter io n   o r   an   o b j ec tiv e  f u n ctio n   is   d ef i n ed   f o r   an   o p ti m iza tio n   p u r p o s e.   I n   th is   w o r k ,   th e  m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE )   b et w ee n   t h e  o u tp u t  v o lta g e  o f   t h e  ac t u al  P E MFC   s tack   a n d   th e  m o d el  o u tp u t   v o ltag e  ar e  u s ed   as th e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   [ 1 0 ] :     2 , 1 1   N i m i j M S E V V N    ( 9 )     w h er e  ,   is   th e  m ea s u r ed   o u tp u t   v o ltag e   o f   t h e  ac t u al  P E MFC   s tack ,     is   t h e  m o d el  o u tp u t   v o ltag e,   a n d     is   th e  n u m b er   o f   t h e  ex p er i m e n tal  d ata  p o in t.       4.   O P T I M I Z AT I O N  AL G O R I T H M     I n   th i s   p ar t,  t h e  AL O  an d   D A   ar e  b ein g   d escr ib ed   b r ief ly .   B o th   alg o r it h m s   w er e  in tr o d u ce d   b y   Mir j alili  in   2 0 1 5 .   T h e  An t  L io n   Op ti m izer   i s   a  h e u r is tic   o p tim izatio n   alg o r it h m   t h at  m i m ics   t h e  h u n ti n g   m ec h a n i s m   o f   a n tlio n s   i n   n at u r e.   Fiv e   m ain   s tep s   o f   h u n ti n g   p r e y   s u c h   a s   t h e  r a n d o m   w al k   o f   a n ts ,   b u ild i n g   tr ap s ,   en tr ap m en t  o f   an t s   in   t r ap s ,   ca tch in g   p r e y s ,   an d   r e - b u ild in g   tr ap s   ar e  i m p le m e n t ed .   Fig u r e  1   s h o w s   th e  f lo w c h ar t o f   t h e  AL O.   Det ails   d escr ip tio n   o f   t h e  p r o ce s s   ca n   b e  r ef er r ed   to   [ 2 3 ] .   T h e  DA   w as  i n itia ted   f r o m   t h e  s tatic  a n d   d y n a m ic  s w ar m i n g   b eh a v io r s   o f   d r ag o n f lies   in   n atu r e  [ 2 4 ] .   T h e  ex p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   p h ases   ar e   d esig n ed   b y   m o d elin g   t h e  s o cial  in ter ac tio n   o f   d r ag o n f lie s   i n   n a v i g ati n g ,   s e ar ch in g   f o r   f o o d s ,   an d   av o i d in g   en e m ie s   w h en   s w ar m i n g   i n   d y n a m icall y   o r   s tatis ticall y   [ 2 4 ,   3 0 ] .   T h er e  ar e  f iv e  f ac to r s   in v o l v ed   in   d eter m in in g   th e  i n d iv id u al  d r ag o n f l y   p o s itio n   [ 2 4 ,  30 ,  3 1 ] :   a.   T h e  s tatic  co llis io n   a v o id an ce   o f   th e  i n d iv id u als  f r o m   o th er   i n d iv id u als i n   t h e  n ei g h b o r h o o d   ( s ep ar atio n ) .   b.   T h e  v elo cit y   m atch i n g   o f   i n d i v id u al s   to   o th er   in d i v id u al s   in   th e  n ei g h b o r h o o d   ( alig n m en t) .   c.   T h e  ten d en c y   o f   i n d i v id u al s   to w ar d s   t h e  ce n ter   o f   t h e  m ass   o f   th e  n ei g h b o r h o o d   ( co h esio n ) .     d.   A ttra cted   to w ar d s   f o o d   s o u r ce s   e.   Dis tr ac ted   o u t w ar d   en e m ies   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E ng     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz in g   P E MFC mo d el  p a r a mete r s   u s in g   a n t lio n   o p timi z er a n d   d r a g o n fly…    ( Za in u d d in   Ma t I s a )   5315   T h e  f lo w   o f   t h e  D A  ex ec u tio n   is   s u m m ar ize s   i n   F ig u r e  2 .   D etails  e x p lan atio n   o f   th e  e x ec u tio n   p r o ce s s e s   ca n   b e  r ef er r ed   to   o r ig in al  p ap er   b y   Mir j alili  [ 2 4 ] .                         Fig u r e  1 .   Flo w c h ar t o f   t h e  an t  lio n   o p ti m izer   alg o r it h m     Fig u r e  2 .   Flo w c h ar t o f   t h e  d r ag o n f l y   a lg o r it h m       5.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S     A   s i n g le  ce ll  B allar d   Ma r k   V   P E MFC ,   ex tr ac ted   f r o m   [ 1 0 ]   is   ch o s en   to   ev al u ate  th e  o p ti m izatio n   ca p ab ilit y   o f   AL O  an d   D A .   S i m u latio n   h a v e  b ee n   d o n e  u s i n g   I n tel®  C o r e™   i5   p r o ce s s o r s   w it h   M A T L A B   v er s io n   2 0 1 7 .   I n   th is   w o r k ,   t h e r e  ar e  1 1   u n k n o w n   p ar a m eter s   o f   P E MFC   r eq u ir ed   to   b e  o p tim ized .   T h e  r an g es   o f   t h ese  p a r a m eter s   ar e  s h o w n   i n   T ab le  1 .   B ef o r e  i m p l e m en t  b o th   alg o r it h m s   in   M A T L A B   s o f t w ar e,     th e  ad j u s tab le  p ar am eter s   n ee d   to   b e  tu n ed .   T h e  s etu p   s i m ilar   w it h   w o r k   d o n e  b y   A . A s k ar za d eh   [ 2 0 ]   w as   ad o p ted ;  th e  p o p u latio n   s ize   is   s et   to   3 0   an d   th e   m a x i m u m   n u m b er   o f   iter atio n   i s   eq u al   to   2 0 0 0 .     T h e  alg o r ith m   i s   ex ec u ted   5 0   ti m es  f o r   ea ch   f u el  ce ll i n   o r d er   to   g et  th e  b est o b j ec tiv e  f u n ct io n   o p ti m al  v a lu e.         T ab le  1 .   Sear ch   r an g e  o f   th e  u n k n o w n   p ar a m ete r s   to   b e  o p tim ized   Pa r a m e te r   1   2   3   4     R c     ( Ω)   B   ( V )   2 n J m A c m   2 m a x J m A c m   m   A  ( c m 2 )   L o w e r     B o u n d   - 1 . 1 9 9 7   0 . 0 0 1   3 . 6 0 E - 05   - 2 . 6 0 E - 04   10   0 . 0 0 0 1   0 . 0 1 3 6   1   5 0 0   20   20   U p p e r   B o u n d   - 0 . 8 5 3 2   0 . 0 0 5   9 . 8 0 E - 05   - 9 . 5 4 E - 05   24   0 . 0 0 0 8   0 . 5   30   1 5 0 0   2 0 0   1 0 0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   5 3 1 2   -   5 3 2 0   5316   Fig u r e  3   d is p la y   t h e  tab u la tio n   o f   b est  o b j ec tiv e  v a lu e  f o r   5 0   r u n s   o f   a  s i n g le  ce ll  B M5   o b tain ed   f o r   AL O   an d   D A .   Ob s er v i n g   t h i s   f ig u r e,   it   is   clea r l y   b ei n g   s ee n   t h at   AL O  p r o d u ce d   b ette r   r esu lt s   ( lo w   er r o r   g en er ated )   co m p ar ed   to   D A   ( 4 5   o u t  o f   5 0 ) .   T h is   is   p r o v ed   b y   ca lcu lated   m ea n   v al u e.   T h e  AL O   m ea n   v al u e  i s   3 . 2 6 1 0 e - 5   w h ic h   is   lo w er   th an   m ea n   v al u e  f o r   DA   ( 4 . 2 9 2 4 e - 5 ) .   E x am i n e  f u r t h er ,   th e  r esu lts   p r o d u ce d   b y   AL O  ar e  m o r e  s tab le  a n d   p r ec is e  w h ic h   ar e  clo s ed   to   e ac h   o th er   e x ce p t  f o r   r u n   n o   2   an d   1 8   w h ic h   q u ite  r ar e  an d   ca n   b e  n eg lecte d .   I n   ad d itio n ,   in   o r d e r   to   c o m p ar e  th e  s ig n i f i ca n ce   d if f er en ce   b et w ee n   th e s e  t w o   alg o r ith m s ,   t h e  n o n p ar a m etr i c  W ilco x o n   r an k   s u m   te s t  was  u s ed   [ 3 2 ] .   T h e  s ig n i f ica n c e  lev el  is   s et  to   5 %  ( α =0 . 0 5 ) .   T h e  n u ll  h y p o t h esi s   ( ℎ 0 )   ass u m e s   th at  t h er e   is   n o t  ex is t s   a  s i g n i f ica n t  d if f er e n ce   b et w ee n   t h e  AL O   an d   D A .   Ho w e v er ,   th e  o b tain e d   p - v alu e  ( 3 . 9 9 4 6 e - 1 3 )   is   b elo w   t h e  s i g n i f ican t le v el,   p r o v i n g   th a t th e  r es u lt s   o f   AL O  i s   s tati s ticall y   s ig n i f ica n t .     T h e  co n v er g en ce   c u r v e s   o f   t h e  b est  o b j ec tiv e  v alu e  f o r   b o th   alg o r ith m s   ar e  s h o w n   i n   Fig u r e  4 .     E v en   t h o u g h   AL O  an d   D A   en tr ap p ed   at  lo ca l   o p tim a  f o r   a  f e w   ti m e s ,   h o w e v er ,   th e y   a r e  ab le  t o   escap e  t o   o b tain   th e  g lo b al  o p ti m u m .   Mo r eo v er ,   ev en   th o u g h   th e  DA   co n v er g es  f a s ter   in   ea r l y   iter atio n ,   h o w ev er ,     th e  AL O  h a s   b etter   ad j u s t m e n t  an d   in cr ea s e  it  co n v er g en ce   s p ee d   af ter   2 0 0   iter atio n s .   T h is   ca p ab ilit y   lead s   to   th e  b etter   s o l u tio n   p r o d u ce d   b y   AL O  co m p ar ed   to   D A .   Fu r t h er m o r e,   th e  I - V  c u r v e s   ar e  p lo tted   u s i n g   th e  p ar a m eter s   o b tain ed   f o r   t h e  b est  o b j ec tiv e  f u n ctio n   t o g e t h er   w it h   t h e  ex p er i m en tal  v alu es.  Fi g u r e  5   s h o w s   th e  I - V  c u r v e  f o r   B M5 .   Ob s er v in g   th e  f i g u r e  it  ca n   b ee n   s ee n   th at  t h e  cu r v e  g e n er ate d   u s in g   p ar a m eter s   attain ed   b y   AL O  a n d   DA   ar e  i n   g o o d   ar r an g e m en t  w i th   t h e  e x p er i m e n tal  d ata.   W ith   t h e  i n te n tio n   o f   f u r t h er   u n d er s ta n d in g   th e   p er f o r m a n c e  o f   AL O   a n d   D A ,   t h e  o b tai n ed   r esu lt s   ar e  co m p ar ed   w it h   th e  r ep o r ted   r esu lts   p r esen ted   in   R e f .   [ 1 0 ] ,   th e  s a m e  P E MFC   m o d el   w it h   1 1   u n k n o w n   p ar am eter s   h a v e  b ee n   u s ed .   I n   R e f .   [ 1 0 ] ,   th e  p ar am eter s   i d en tifie d   u s i n g   T r an s f er r ed   Ad ap tiv e  Dif f er en tial   E v o lu tio n   ( T R A DE ) ,   B ir d   M atin g   Op ti m izer   ( B MO ) ,   B ac k tr ac k i n g   s ea r ch   o p ti m izat io n   alg o r ith m   ( B S A ) ,   an d   B u r g er ' s   c h ao tic  m ap   ( B SA B C M - 3 )   ar e  s tated .   T h e  ex tr ac ted   p ar a m e ter s   an d   th eir   co r r esp o n d in g   o b j ec tiv e  f u n ctio n   v al u es  f o r   B M5   ar e   d is p lay ed   in   T ab le  2 .   Ob s er v in g   th e  r esu l ts   in   T ab les  2   clea r ly   r ev ea l   th at  t h e  MSE   o b tain ed   b y   b o th   alg o r it h m s   ar e  s m aller   c o m p ar ed   w it h   o th er   f o u r   m e th o d s   in   R e f .   [ 1 0 ] .    T h is   r ev ea ls   t h e  b etter   ac cu r ac y   an d   th e  e f f icie n c y   o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d .           Fig u r e  3 .   T h e  tab u latio n   o f   b est o b j ec tiv e  v alu e  ( MSE )   o b tain ed   f o r   B allar d   Ma r k   V  P E M FC   i n   5 0   r u n s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E ng     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz in g   P E MFC mo d el  p a r a mete r s   u s in g   a n t lio n   o p timi z er a n d   d r a g o n fly…    ( Za in u d d in   Ma t I s a )   5317       Fig u r e  4 .   T h e  b est o b j ec tiv e  v alu e  co n v er g e n ce   cu r v e  f o r   B allar d   Ma r k   V  P E MFC           Fig u r e  5 .   I - V  cu r v e  f o r   B allar d   Ma r k   V  P E MFC   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   5 3 1 2   -   5 3 2 0   5318   T ab le  2 .   P ar am eter s   v alu e  a n d   o p er atio n   co n d itio n   o f   B allar d   Ma r k   V  P E MFC   s tack   P a r a me t e r   T R A D E   B M O   B S A   B S A B S M - 3   DA   A L O     - 1 . 1 9 6 1 1   - 1 . 0 8 1 1 0 7   - 1 . 1 6 9 5 4   - 1 . 0 9 5 3 7   - 0 . 9 0 1 9 6   - 0 . 8 5 5 1 8     0 . 0 0 4 1 5 3   0 . 0 0 3 3 1 1   0 . 0 0 3 6 1 2   0 . 0 0 3 6 2 3   0 0 0 3 5 5 9 5   0 0 0 3 1 1 9 9     7 . 6 8 4 E - 5   4 . 2 3 9 E - 5   5 . 6 7 1 E - 5   5 . 9 2 7 E - 5   9 . 8 0 0 E - 5   7 . 2 9 4 7 E - 5     - 1 . 5 0 4 E - 4   - 1 . 4 6 9 E - 4   - 9 . 5 4 0 E - 5   - 1 . 1 9 2 E - 4   - 1 . 3 4 8 E - 4   - 1 . 5 6 0 E - 4     24   2 1 . 7 1 8 3 1   1 3 . 9 2 2 1 3   1 9 . 5 4 2 9 5   1 4 . 0 2 1 1   1 3 . 0 4 8 6     0. 0 0 0 8   0 . 0 0 0 4 9 1   0 . 0 0 0 8   0 . 0 0 0 7 3 5   0 . 0 0 0 5 9 2 3   0 . 0 0 0 4 9 4 3     0 . 0 7 2 7 5 6   0 . 0 8 2 6 5   0 . 0 2 0 9 3 2   0 . 0 2 4 7 4 3   0 . 0 2 7 3 4 1   0 . 0 2 8 6 7 2     30   2 9 . 9 9 9 4 5   1 . 1 1 4 7   4 . 0 7 1 8 5   30   2 9 . 8 6 8 2     8 6 2 . 2 7 5 9 4   1 0 1 0 . 7 0 9 5 7   8 7 2 . 6 8 1 4 3   1 1 7 0 . 4 0 6   9 5 2 . 8 9 7 2   7 9 4 . 9 8 9 6     1 9 9 . 5 9 8 7 1   1 6 2 . 2 6 9 2 7   2 0 0   1 7 6 . 1 7 2 9 1   1 8 7 . 8 7 0 5   17 7 . 1 5 0 9     1 0 0   8 5 . 5 2 8 4 1   8 5 . 6 6 4 2 6   6 3 . 6 7 8 6 7   8 5 . 0 4 0 4   9 7 . 6 3 8 6   obj F   4 . 2 7 5 1 e - 5   9 . 2 8 2 3 E - 5   8 . 4 9 8 6 E - 5   8 . 4 4 5 5 E - 5   3 . 0 9 2 6 E - 5   2 . 5 8 3 3 E - 5       6.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   A L O  an d   D A   ar e  p r o p o s ed   to   ex tr ac t  th e  o p ti m ized   p ar a m eter s   o f   P E MFC   elec tr o ch e m ic al  m o d el  w h ic h   is   o n e  o f   th e  m o s t  p o p u lar   P E MFC   m o d el.   T h e  m et h o d o lo g y   is   ap p lied   to   B allar d   Ma r k   V  P E MFC .   T h r o u g h   th e  a n al y s is   r es u lt s   o f   b o th   alg o r ith m s ,   r e v ea ls   t h at  AL O  i s   b etter   th an   DA .   I n   ad d itio n ,   th e   ac cu r a c y   o f   t h e  o p ti m ized   p ar a m e ter s   is   co m p ar e d   w it h   t h e  r e s u lt s   r ep o r ted   in   th e  R e f .   [ 1 0 ] .   B o th   alg o r ith m s   p r o d u ce d   m u c h   lo w er   MSE   an d   ca n   b e  co m p ete n t  ap p lican ts   to   co n q u er   th e  co m p lex it y   o f   P E MFC   p ar a m eter   esti m atio n   p r o b le m .   Ho w ev er ,   o b s e r v i n g   t h e  co n v er g e n ce   cu r v e  f o r   th e  b est r es u lts   o f   ea ch   f u e l c e ll r ev ea ls   t h at  b o th   al g o r ith m s   ar e  ea s y   to   en tr ap   at  lo ca l o p tim a  f o r   s h o r t p er io d   o f   ti m e.   T h is   w ill   co s t  t h e  ti m e  to   r ea ch   t h e  g lo b al  o p ti m u m   an d   s o m eti m e  lead   to   p r em at u r e  co n v er g e n ce .   Nev er th e less ,   AL O  s h o w s   b et ter   ef f ic ien c y   o n   co n v er g i n g   to   th e   o b j ec tiv e  f u n ctio n s .   Ho w ev er ,   f o r   D A   f u r t h er   m o d i f icatio n   o n   th e  p ar a m eter   s elec tio n   ca n   b e  d o n e  to   i m p r o v e  t h e  co n v er g in g   i s s u e.   F u r th er m o r e,   co m p ar is o n   in   T ab le  2   r ev ea ls   th at  AL O  a n d   D A   h a v e  s h o w n   p r o m is in g   m eth o d   o n   o b tain in g   o p ti m ize   P E MFC   m o d el  p ar a m eter .   So m e  i m p r o v e m e n ts   ca n   b e  in tr o d u ce d   to   ex is tin g   f r a m e w o r k   o f   AL O  an d   D A   in   o r d er   t o   o v er co m e t h e  af o r e m e n tio n ed   d r a w b ac k s .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r   w o u ld   li k e  to   cr ed it  Un iv er s it y   Ma la y s ia  P er lis   f o r   p r o v id in g   aid   th r o u g h   p r o j ec t  s u p er v i s io n   a n d   p er m i s s io n   to   u s e  C e n ter   o f   E x ce lle n t  f o r   Fen e w ab le  E n er g y   ( C E R E ) ,   Sch o o l  o f   E lectr ical   S y s te m   E n g in ee r i n g   f ac il ities   an d   eq u ip m e n t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   J.  P .   S rid h a r  a n d   R.   P ra k a sh ,   " M u lt i - o b jec ti v e   w h a le  o p ti m iz a ti o n   b a se d   m in im iza ti o n   o f   lo ss   ,   m a x i m iz a ti o n   o f   v o lt a g e   sta b il it y   c o n sid e rin g   c o st   o f   D G   f o r  o p ti m a l  siz in g   a n d   p lac e m e n t  o f   D G , "   In t.   J .   El e c tr.  Co mp u t .   En g . ,    v o l.   9 ,   n o .   2 ,   p p .   8 3 5 – 8 3 9 ,   2 0 1 9 .   [2 ]   F .   C.   K.  a n d   H.  V e n n il a ,   " Eco n o m ic  a n d   Em issio n   Dis p a tch   u sin g   W h a le  Op ti m iza ti o n   A lg o rit h m   ( W O A ) ,"     In t.   J .   El e c tr.  Co mp u t.   En g . ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p .   1 2 9 7 ,   2 0 1 8 .   [3 ]   S .   R.   A .   Ra h im ,   I.   M u sirin ,   M .   M .   Oth m a n ,   a n d   M .   H.  Hu ss a in ,   " M u lt ip le  DG   p lan n in g   c o n si d e rin g   d istri b u ti o n   lo ss   a n d   p e n e tratio n   lev e l  u sin g   E M EF A - A N N  m e th o d ."   In d o n e s.  J .   El e c tr.  En g .   Co m p u t.   S c i. ,   v o l.   7 ,   n o .   1 ,     p p .   1 – 8 ,   2 0 1 7 .   [4 ]   M .   A h m e d ,   A .   El h a ss a n e ,   a n d   A.  M o h a m e d ,   " M o d e ll in g   a n d   P a s siv it y - b a se d   Co n tro l  o f   a   No n   Iso late d   DC - DC  Co n v e rter i n   a   F u e l  Ce ll   S y ste m , "   In t.   J .   El e c tr.  Co m p u t .   En g . ,   v o l.   8 ,   n o .   5 ,   p p .   3 4 3 6 – 3 4 4 3 ,   2 0 1 8 .   [5 ]   P .   H e m a v a th i  a n d   A .   N.  Na n d a k u m a r,   " No v e l  Ba c teria   F o ra g in g   O p ti m iza ti o n   f o r  En e rg y - e ff ici e n t  Co m m u n ica ti o n   in   W irele ss   S e n so r  Ne tw o rk , "   In t.   J .   El e c tr.  Co mp u t.   En g . ,   v o l.   8 ,   n o .   6 ,   p p .   4 7 5 5 – 4 7 6 2 ,   2 0 1 8 .   [6 ]   I.   G .   P .   S .   W ij a y a ,   K.  Uc h im u ra ,   a n d   G .   Ko u tak i,   " T ra ff ic  L ig h t  S ig n a l  P a ra m e ters   Op ti m iza ti o n   u si n g   M o d if ica ti o n   of   M u lt iele m e n t  Ge n e ti c   A l g o rit h m , "   In t.   J .   El e c tr.  C o mp u t.   E n g . ,   v o l.   8 ,   n o .   1 ,   p .   2 4 6 ,   2 0 1 8 .   [7 ]   N.  F a rh a n a ,   A .   Ha m id ,   A .   Ra h i m ,   a n d   J.  S e lv a ra j,   " S o lar  c e ll   p a ra m e ters   id e n ti f ica ti o n   u sin g   h y b ri d   Ne ld e r - M e a d   a n d   m o d if ied   p a rti c le sw a r m   o p ti m iz a ti o n , "   J .   Ren e w.   S u st a in .   E n e rg y ,   v o l.   0 1 5 5 0 2 ,   n o .   8 ,   p p .   1 – 2 2 ,   2 0 1 6 .   1 2 3 4 () c R () BV 2 n J m A c m 2 m a x J m A c m m 2 A c m Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E ng     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Op timiz in g   P E MFC mo d el  p a r a mete r s   u s in g   a n t lio n   o p timi z er a n d   d r a g o n fly…    ( Za in u d d in   Ma t I s a )   5319     [8 ]   J.  G .   Ca rto n ,   V.  L a w lo r,   A .   G .   O lab i,   C.   H o c h e n a u e r,   a n d   G .   Zau n e r,   " W a ter  d ro p let   a c c u m u latio n   a n d   m o ti o n   in   P E M   ( P r o t o n   Ex c h a n g e   M e m b ra n e )  f u e l  c e ll   m in i - c h a n n e ls , "   En e rg y ,   v o l.   3 9 ,   n o .   1 ,   p p .   6 3 – 7 3 ,   2 0 1 2 .   [9 ]   D.  M .   A ti a ,   F .   H.  F a h m y ,   N.  M .   A h m e d ,   a n d   H.  T .   Do rra h ,   " A   N e w Co n tro l  a n d   De sig n   o f   P EM   F u e l  Ce ll   P o w e r e d   A ir  Di f f u se d   A e ra ti o n   S y ste m , "   T EL KOM NIKA  ( T e lec o mm u n ica t io n   Co mp u t.   El e c tro n .   C o n tr o l. ) ,   v o l.   1 0 ,   n o .   2 ,     p p .   2 9 1 – 3 0 2 ,   2 0 1 2 .   [1 0 ]   W .   G o n g ,   X.  Ya n ,   X .   L iu ,   a n d   Z.   Ca i,   " P a ra m e ter  e x trac ti o n   o f   d if f e r e n t  f u e l  c e ll   m o d e ls  w it h   tran sf e rr e d   a d a p ti v e   d if fe re n ti a l  e v o lu ti o n ,"   En e r gy ,   v o l.   8 6 ,   p p .   1 3 9 – 1 5 1 ,   2 0 1 5 .   [1 1 ]   Z.   S u n ,   N.  W a n g ,   Y.  Bi,   a n d   D.  S rin iv a sa n ,   " P a ra m e ter  id e n ti f ica t io n   o f   P EM F C  m o d e l  b a se d   o n   h y b rid   a d a p ti v e   d if fe re n ti a l  e v o lu ti o n   a lg o rit h m ,"   En e rg y ,   v o l.   9 0 ,   p p .   1 3 3 4 – 1 3 4 1 ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   O.  E.   T u rg u t  a n d   M .   T .   Co b a n ,   " O p ti m a l  p ro to n   e x c h a n g e   m e m b r a n e   f u e l  c e ll   m o d e ll in g   b a se d   o n   h y b rid   T e a c h in g   L e a rn in g   Ba s e d   Op ti m iza ti o n   -   Diff e r e n ti a l  Ev o lu ti o n   a lg o rit h m ,"   Ai n   S h a ms   En g .   J . ,   v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   3 4 7 – 3 6 0 ,   2 0 1 6 .   [1 3 ]   A .   As k a r z a d e h   a n d   A .   Re z a z a d e h ,   " A rti f ici a l  i m m u n e   s y ste m - b a se d   p a ra m e ter   e x trac ti o n   o f   p ro to n   e x c h a n g e   m e m b ra n e   f u e l  c e ll ,"   In t.   J .   El e c tr.  Po we r E n e rg y   S y st. ,   v o l.   3 3 ,   n o .   4 ,   p p .   9 3 3 – 9 3 8 ,   M a y   2 0 1 1 .   [1 4 ]   W .   Zh a n g ,   N.  W a n g ,   a n d   S .   Ya n g ,   " H y b rid   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   a lg o rit h m   f o r  p a ra m e ter  e sti m a ti o n   o f   p ro t o n   e x c h a n g e   m e m b ra n e   f u e l  c e ll ,"   In t.   J .   Hy d ro g e n   E n e rg y ,   v o l.   3 8 ,   n o .   1 4 ,   p p .   5 7 9 6 – 5 8 0 6 ,   M a y   2 0 1 3 .   [1 5 ]   A .   A s k a rz a d e h   a n d   A .   Re z a z a d e h ,   " A   n e w   a rti f icia l  b e e   s wa r m   a lg o rit h m   f o r  o p ti m iza ti o n   o f   p r o to n   e x c h a n g e   m e m b ra n e   f u e l  c e ll   m o d e l  p a ra m e ters ,"   J .   Z h e ji a n g   Un iv.  S c i.   C ,   v o l.   1 2 ,   n o .   8 ,   p p .   6 3 8 – 6 4 6 ,   A u g .   2 0 1 1 .   [1 6 ]   R.   S a li m ,   M .   Na b a g ,   H.  No u ra ,   a n d   A .   F a rd o u n ,   " T h e   p a ra m e ter i d e n ti f ica ti o n   o f   th e   Ne x a   1 . 2   k W   P EM F C’s m o d e l   us in g   p a rti c le sw a r m   o p ti m iza ti o n , "   Ren e w.   En e rg y ,   v o l.   8 2 ,   p p .   2 6 – 3 4 ,   2 0 1 5 .   [ 1 7 ]   Z.   M .   Isa   a n d   N.  A .   Ra h i m ,   " P E M   f u e l  c e ll   m o d e l  p a ra m e ter s  o p ti m iza ti o n   u sin g   m o d if ied   p a rti c le  sw a r m   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m , "   IEE E  Co n f.   Clea n   En e rg y   T e c h n o l. ,   n o .   4 ,   p p .   4 4 2 – 4 4 5 ,   2 0 1 3 .   [1 8 ]   Q.  Zh u ,   N.   W a n g ,   a n d   L .   Z h a n g ,   " Circu lar  g e n e ti c   o p e ra t o rs  b a s e d   RNA   g e n e ti c   a lg o rit h m   f o r  m o d e li n g   p ro to n   e x c h a n g e   m e m b ra n e   f u e l  c e ll s ,"   I n t.   J .   Hy d r o g e n   En e rg y ,   v o l.   3 9 ,   n o .   3 1 ,   p p .   1 7 7 7 9 – 1 7 7 9 0 ,   2 0 1 4 .   [1 9 ]   N.  Ra jas e k a r,   B.   Ja c o b ,   K.  Ba las u b ra m a n ian ,   K.  P riy a ,   K.  S a n g e e th a ,   a n d   T .   S u d h a k a r  Ba b u ,   " Co m p a ra ti v e   stu d y   o f   P E M   f u e l  c e ll   p a r a m e ter   e x t ra c ti o n   u si n g   G e n e ti c   A l g o rit h m , "   Ai n   S h a ms   En g .   J . ,   v o l.   6 ,   n o .   4 ,   p p .   1 1 8 7 – 1 1 9 4 ,   2 0 1 5 .   [2 0 ]   A .   A s k a rz a d e h   a n d   S .   Co e l h o ,   " A   b a c k tra c k in g   se a rc h   a lg o rit h m   c o m b in e d   w it h   Bu rg e r  ’  s  c h a o ti c   m a p   f o r   p a ra m e ter  e sti m a ti o n   o f   P EM F C  e lec tr o c h e m ic a l  m o d e l ,"   In t.   J .   Hy d ro g e n   E n e rg y ,   v o l.   3 9 ,   n o .   2 1 ,     p p .   1 1 1 6 5 – 1 1 1 7 4 ,   2 0 1 4 .   [2 1 ]   A .   A s k a r z a d e h ,   " P a ra m e ter  e sti m a ti o n   o f   f u e l  c e ll   p o lariz a ti o n   c u rv e   u sin g   BM O  a lg o rit h m ,"   I n t.   J .   Hy d ro g e n   En e rg y ,   v o l.   3 8 ,   n o .   3 5 ,   p p .   1 5 4 0 5 – 1 5 4 1 3 ,   2 0 1 3 .   [2 2 ]   D.  H.  W o lp e rt  a n d   W .   G .   M a c re a d y ,   " No   f re e   lu n c h   th e o re m s  f o r  o p ti m iza ti o n ,"   IEE E  T ra n s.  Evo l.   Co mp u t . ,   v o l.   1 ,   n o .   1 ,   p p .   6 7 – 8 2 ,   1 9 9 7 .   [2 3 ]   S .   M irj a li li ,   " T h e   a n t  li o n   o p ti m iz e r ,"   Ad v .   En g .   S o ft w . ,   v o l .   8 3 ,   p p .   8 0 – 9 8 ,   2 0 1 5 .   [2 4 ]   S .   M irj a li l i,   " Dra g o n f l y   a l g o rit h m :  a   n e w   m e ta - h e u risti c   o p ti m iza ti o n   tec h n i q u e   f o r  so lv in g   si n g le - o b jec ti v e ,   d isc re te,  a n d   m u lt i - o b jec ti v e   p ro b lem s ,"   Ne u ra l  Co mp u t.   A p p l . ,   v o l .   2 7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 5 3 – 1 0 7 3 ,   2 0 1 6 .   [2 5 ]   W .   G o n g   a n d   Z.   Ca i,   " P a ra m e ter  o p ti m iza ti o n   o f   P EM F C  m o d e l  w it h   im p ro v e d   m u lt i - stra teg y   a d a p ti v e   d iff e re n ti a l  e v o lu ti o n ,"   En g .   A p p l.   Arti f.   I n tell . ,   v o l.   2 7 ,   p p .   2 8 – 4 0 ,   2 0 1 4 .   [2 6 ]   J.  Ch e n g   a n d   G .   Zh a n g ,   " P a ra m e ter  f it ti n g   o f   P E M F C  m o d e ls  b a se d   o n   a d a p ti v e   d if fe re n ti a l  e v o lu ti o n , "     In t.   J .   El e c tr.  Po we r E n e rg y   S y st. ,   v o l.   6 2 ,   p p .   1 8 9 – 1 9 8 ,   2 0 1 4 .   [2 7 ]   Z. - J.  M o ,   X . - J.  Zh u ,   L . - Y.  W e i,   a n d   G . - Y.  Ca o ,   " P a ra m e ter   o p ti m iza ti o n   f o r  a   P EM F C  m o d e l  w it h   a   h y b rid   g e n e ti c   a lg o rit h m , "   In t.   J .   En e rg y   Res . ,   v o l.   3 0 ,   n o .   8 ,   p p .   5 8 5 – 5 9 7 ,   Ju n .   2 0 0 6 .   [2 8 ]   J.  M .   Co rrê a ,   S .   M e m b e r,   F .   A .   F a rre t,   V .   A .   P o p o v ,   M .   G .   S im õ e s,  a n d   S .   M e m b e r,   " S e n siti v it y   A n a l y sis  o f   th e   M o d e li n g   P a ra m e ters   Us e d   in   S im u latio n   o f   P r o t o n   Ex c h a n g e   M e m b ra n e   F u e l  Ce ll s , "   IEE E  T ra n s.  E n e rg y   Co n v e rs . ,   v o l.   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 1 – 2 1 8 ,   2 0 0 5 .   [2 9 ]   J.  M .   Co rrê a ,   S .   M e m b e r,   F .   A .   F a rre t,   L .   N.  Ca n h a ,   M .   G .   S i m õ e s,  a n d   S .   M e m b e r,   " A n   El e c tro c h e m ic a l - Ba se d   F u e l - Ce ll   M o d e l  S u it a b le  f o r  El e c tri c a l  En g in e e rin g   A u to m a ti o n   A p p ro a c h , "   IEE E  T ra n s.  I n d .   El e c tro n . ,   v o l.   5 1 ,   n o .   5 ,   p p .   1 1 0 3 – 1 1 1 2 ,   2 0 0 4 .   [3 0 ]   K.  K.  A .   G h a n y ,   M .   A .   S a la m ,   H.  M .   Zaw b a a ,   E.   E m a r y ,   K.  K.  A .   G h a n y ,   a n d   B.   P a rv ,   " A   h y b rid   d ra g o n f ly   a lg o rit h m   w it h   e x tre m e   lea rn in g   m a c h in e   f o r  p re d ictio n   A   h y b rid   d ra g o n f ly   a lg o rit h m   w it h   e x t re m e   le a rn in g   m a c h in e   f o r  p re d ictio n , "   n o .   A u g u st,  2 0 1 6 .   [3 1 ]   T .   K.   B a sh ish th a   a n d   L .   S riv a st a v e ,   " Na tu re   In s p ired   M e ta - h e u risti c   d ra g o n f l y   A lg o rit h m s   f o r  S o l v in g   Op ti m a l   P o w e r  F lo w   P ro b lem , "   In t.   J .   El e c tro n .   E lec tr.  Co mp u t.   S y st. ,   v o l .   5 ,   n o .   5 ,   p p .   1 1 1 – 1 2 0 ,   2 0 1 6 .   [3 2 ]   F .   W il c o x o n ,   " In d iv id u a l  Co m p a riso n s  b y   Ra n k in g   M e th o d s  A u th o r  (  s  ):  F ra n k   W il c o x o n   P u b li s h e d   b y  :  In tern a ti o n a l  Bi o m e tri c   S o c iety   S tab le  URL  :  h tt p :/ /w ww . jsto r. o rg /stab le/3 0 0 1 9 6 8   . , "   In t.   Bi o me tric  S o c . ,   v o l.   1 ,   n o .   6 ,   p p .   8 0 – 8 3 ,   1 9 4 5 .                   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 9   :   5 3 1 2   -   5 3 2 0   5320   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        Za in u d d i n   M a t  Is a   c u rre n tl y   w o rk s  a s  S e n io r  L e c tu re r  a t  th e   S c h o o l  o f   El e c t rica l  S y ste m s  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a lay si a   P e rli s.   He   re c e iv e d   h e r  B. En g   Ho n s  (El e c tri c a l  P o w e r)  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   ( UT M )  in   2 0 0 1 .   A f ter  g ra d u a ti o n   h e   w o rk s  a s  Re s e a rc h   O ff ice r   a t  Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e lak a   b e f o re   c o n ti n u i n g   h i s  m a ste r  stu d y   in   M . S c .   (El e c tri c a l   En g in e e rin g )  i n   sa m e   u n iv e rsit y   a n d   g ra d u a ted   o n   2 0 0 6 .   His  c u rre n t  re se a rc h   w o rk   w a s  o n   in ter n e t   o n   t h in g   a p p li c a ti o n   a n d   re n e w a b le  e n e rg y   f o c u se d   o n   so lar  e n e rg y   a n d   f u e l  c e ll .   Re se a rc h   in tere st  in c lu d e s  P o w e r  El e c tro n i c s  f i e ld s  a n d   Op ti m iza ti o n   re late d   to   m e tah e u risti c   a lg o rit h m   a n d   f u z z y   lo g ic.           No r k h a r z i a n a   M o h d   Na y a n   c u rre n tl y   w o rk s   a s   S e n io r  L e c tu re r  a t  th e   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  S y st e m s  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a la y sia   P e rli s.  S h e   re c e iv e d   h e r  B. En g   Ho n s  (El e c t rica l  P o w e r)  f ro m   Un iv e r siti   T e k n o lo g i  M a la y sia   (U T M )  in   2 0 0 5 .   A f ter   g ra d u a t io n   sh e   w o rk s a s   R& D   En g in e e r   in   2 0 0 6   b e f o re   c o n ti n u i n g   h e r  m a ste r  stu d y   in   M . S c .   ( El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ic  E n g in e e rin g )  i n   Un iv e rsiti   S a in s  M a lay si a   a n d   g ra d u a ted   o n   2 0 0 9 .   He r  P h . D  De g r e e   w a s  in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   in   2 0 1 4 .   He r  c u rre n t   re se a rc h   wo rk   w a s  o n   re n e w a b le  e n e rg y   fo c u se d   o n   h a rv e stin g   w in d   a n d   v ib ra ti o n   e n e rg y .   R e se a r c h   in tere st  in c lu d e s  in   P o w e r  El e c tro n ics   f ield s  re late d   to   Co n tro l  a n d   Op ti m iza ti o n   in   M a c h in e   a n d   Dr i v e s.         M o h d   H a fiz  Ar s h a d   c u rre n tl y   wo rk s  a s  L e c tu re r  a t  th e   S c h o o l   o f   El e c tri c a l  S y ste m s  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a lay sia   P e rli s.  He   re c e iv e d   h e r  B. En g   Ho n s  (El e c tri c a l  S y st e m )  f ro m   Un iv e rsiti   M a la y sia   P e rli s  (Un iM A P )  i n   2 0 0 8 .   A f ter  g ra d u a ti o n   h e   w o rk s  a s  P r o jec t  En g i n e e r  in   2 0 0 9   b e f o re   c o n ti n u i n g   h is  m a ste r  stu d y   in   M . S c .   (El e c tri c a l  S y ste m   En g in e e rin g )  in   Un iv e rsiti   M a la y sia   P e rli s  (Un iM A P )  a n d   g ra d u a te d   o n   2 0 1 3 .   His  c u rre n t  re se a rc h   w o rk   w a s  o n   p o w e r  e lec tro n ics   f o c u se d   o n   M u lt il e v e l  In v e ter.  Re se a r c h   in ter e st i n c lu d e s Re n e w a b le E n e rg y .             No r   As h b a h a n i  M o h a m a d   K a ja a n   c u rre n tl y   w o rk s  a s  Lec tu re r  a t  th e   S c h o o l  o f   El e c tri c a l   S y st e m s E n g in e e rin g ,   Un iv e r siti   M a la y sia   P e rli s.  S h e   re c e iv e d   h e r  B. En g   Ho n s (E lec tri c a l  S y ste m )  a n d   M . S c .   (E lec tri c a l  S y ste m   En g in e e rin g )  f ro m   Un iv e rsiti   M a la y si a   P e rli s   (Un iM A P )   in   2 0 0 9   a n d   2 0 1 2   c o rre s p o n d i n g ly .   He r  re s e a r c h   in tere st i n c lu d e s  P o w e r  El e c tro n ics   a n d   M a c h i n e   De sig n .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.