Year 2019, Volume 4, Issue 1, Pages 47 - 53 2019-06-01

Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi

Fahrettin Burak DEMİR [1] , Türker Tuncer [2] , Adnan Fatih Kocamaz [3]

40 120

Gerçek hayattaki bazı problemler, klasik matematiksel yöntemler kullanarak çözülememektedir. Bu sebeple, bu problemlerin çözümünde genellikle meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri kullanılmaktadır. Meta-sezgisel optimizasyon yöntemlerinin başarı düzeyini artırmak için kullanılan yöntemlerden birisi de kaotik haritalardır. Bu makalede yeni bir hibrit kaotik harita önerilmiş ve önerilen hibrit kaotik harita kullanılarak yeni bir kaotik optimizasyon yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen hibrit kaotik harita, lojistik ve gauss haritalarını kullanmaktadır. Optimizasyon aşamasında parçacıkların değerlerini güncellemek için lojistik-gauss haritası kullanılmıştır. Önerilen optimizasyon yöntemi de lojistik-gauss tabanlı kaotik sürü algoritması olarak adlandırılmıştır. Yeni optimizasyon yönteminin performansını test etmek için ise literatürde sıklıkla kullanılan 6 sayısal kıyaslama fonksiyonu tercih edilmiştir. Ve elde edilen değerler yine literatürde yer alan 3 farklı sürü tabanlı optimizasyon yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem hemen bütün fonksiyonlar için daha optimum sonuçlar üretmiştir. Bu sayede sürü optimizasyon yönteminin, tuzaklı lokal optimum değerlerden uzak durması sağlanmaya çalışılmıştır.

Kaotik optimizasyon yöntemleri, Lojistik harita, Gauss haritası, Kıyaslama fonksiyonları, Sürü optimizasyon algoritması
  • 1. Canayaz M., Karcı, A. 2015. Investigation of cricket behaviours as evolutionary computation for system design optimization problems. Measurement, 68, 225-235.
  • 2. Akyol S., Alataş, B. 2012. Güncel sürü zekâsı optimizasyon algoritmaları. Nevşehir Üni. Fen Bil. Ens. Der. 1, 36-50.
  • 3. Mirjalili S., Lewis A. 2016, The Whale Optimization Algorithm, Advances in Engineering Software, 95:51,67.
  • 4. Kennedy J. And Eberhart R. C. 1995. Particle Swarm Optimization. Proc. IEEE Conf. Neural Networks, Perth, Australia, 1942-198,1995.
  • 5. Prayogo D., Cheng M.Y., Wu Y.W., Herdany A.A., Prayogo H. 2018. Differential Big Bang - Big Crunch algorithm for construction-engineering design optimization, Automation in Construction 85 (2018) 290–304.
  • 6. Mirjalili S. 2016. SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems, Knowledge-Based Systems 96 (2016) 120–133.
  • 7. Demir G., Tanyıldızı, E., The Use of Sine Cosine Algorithm (SCA) in Solution of Optimization Problems, Science and Eng. J of Fırat Univ. 29(1), 227-238.
  • 8. Atashpaz-Gargari, E. ve Lucas C. 2007. “Imperialist Competitive Algorithm: An Algorithm for Optimization Inspired by Imperialistic Competitions”, IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 4661-4667.
  • 9. Geem, Z.W. ve Kim, J-H, Loganathan, G.V. 2001. “A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search”, Simulation, Vol. 76, No. 2, pp. 60–68, 2001.
  • 10. Tanyıldızı, E. Ve Cigal, T. 2017. “Kaotik Haritalı Balina Optimizasyon Algoritmaları”, Fırat Üniv. Müh. Bil. Dergisi, 29(1), 309-319,2017.
  • 11. Nozawa, H. 1992. A neural network model as globally coupled map and application based on chaos, Chaos, 377–386.
  • 12. Yang, Z., Shi Y. 2015. Brain storm optimization with chaotic operation, Advanced Computational Intelligence (ICACI), 2015 Seventh International Conference, 978-1-4799- 7259-3.
  • 13. Coelho L.D., Mariani V.C, Guerra F.A., Luz M.V.F, Leite J.V., (2014), Multiobjective Optimization of Transformer Design Using a Chaotic Evolutionary Approach, IEEE Transactions on Magnetics, Volume 50, Issue 2, 669-672.
  • 14. Özkaynak, F., Özer, A. B., Sırma, Y., 2012, Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 10.1109/SIU.2012.6204450.
  • 15. Alataş B., Akın E., Özer B. 2007. Kaotik Haritalı Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritmaları, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Elektrik Elektronik Bilgisayar Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Kongresi.
  • 16. Özkaynak F. 2015. A novel method to improve the performance of chaos based evolutionary algorithms. Optik-International Journal for Light and Electron Optics 126 (24), 5434-5438.
  • 17. Zhenyu G., Bo C., Min Y., Binggang C. 2006. Self-adaptive chaos differential evolution. In: Jiao L, Wang L, Gao X, Liu J, Wu F (eds) Advances in natural computation. Lecture notes in computer science, vol 4221. Springer, Berlin, Heidelberg, pp 972–975.
  • 18. Peitgen H., Jurgens H. and Saupe D., 1992. Chaos and Fractals. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1992.
  • 19. Saremi S., Mirjalili S., Lewis A., 2014. Biogeography-based optimization with chaos, Neural Computing & Applications (2014) 25:1077–1097.
  • 20. Mirjalili S., Gandomi A.H., (2017) Chaotic gravitational constants for the gravitational search algorithm, Applied Soft Computing, vol 53. Pages 407-419.
Primary Language tr
Journal Section PAPERS
Authors

Orcid: 0000-0001-9095-5166
Author: Fahrettin Burak DEMİR (Primary Author)
Institution: MALATYA TURGUT ÖZAL ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Author: Türker Tuncer
Institution: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Author: Adnan Fatih Kocamaz
Institution: İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ
Country: Turkey


Dates

Publication Date: June 1, 2019

Bibtex @research article { bbd503131, journal = {Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi}, issn = {2548-1304}, address = {Ali KARCI}, year = {2019}, volume = {4}, pages = {47 - 53}, doi = {}, title = {Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi}, key = {cite}, author = {DEMİR, Fahrettin Burak and Tuncer, Türker and Kocamaz, Adnan Fatih} }
APA DEMİR, F , Tuncer, T , Kocamaz, A . (2019). Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi. Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi, 4 (1), 47-53. Retrieved from http://dergipark.org.tr/bbd/issue/43306/503131
MLA DEMİR, F , Tuncer, T , Kocamaz, A . "Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi". Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi 4 (2019): 47-53 <http://dergipark.org.tr/bbd/issue/43306/503131>
Chicago DEMİR, F , Tuncer, T , Kocamaz, A . "Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi". Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi 4 (2019): 47-53
RIS TY - JOUR T1 - Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi AU - Fahrettin Burak DEMİR , Türker Tuncer , Adnan Fatih Kocamaz Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - DO - T2 - Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 47 EP - 53 VL - 4 IS - 1 SN - 2548-1304- M3 - UR - Y2 - 2019 ER -
EndNote %0 Journal of Computer Science Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi %A Fahrettin Burak DEMİR , Türker Tuncer , Adnan Fatih Kocamaz %T Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi %D 2019 %J Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi %P 2548-1304- %V 4 %N 1 %R %U
ISNAD DEMİR, Fahrettin Burak , Tuncer, Türker , Kocamaz, Adnan Fatih . "Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi". Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi 4 / 1 (June 2019): 47-53.
AMA DEMİR F , Tuncer T , Kocamaz A . Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi. BBD. 2019; 4(1): 47-53.
Vancouver DEMİR F , Tuncer T , Kocamaz A . Lojistik-Gauss Harita Tabanlı Yeni Bir Kaotik Sürü Optimizasyon Yöntemi. Anatolian Science - Bilgisayar Bilimleri Dergisi. 2019; 4(1): 53-47.