FARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASI İLE KARMA YEM MALİYET OPTİMİZASYONU
Abstract
Bu çalışmada, farksal gelişim algoritması (FGA) ile karma yem maliyet optimizasyonu çalışılmıştır. Tavşan büyütme yemi için hazırlanan rasyon hesabında hayvanın besin ihtiyaçlarını karşılayacak ve düşük maliyetli uygun yem karışımlarının üretilmesi amaçlanmıştır. Karma yem içindeki yem hammaddelerinin seçiminde bilimsel verilerde yer alan sınır değerlerine ve kısıtlara dikkat edilmiş, kısıt aşımlarında ceza uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar parçacık sürü optimizasyonu (PSO), gerçek kodlu genetik algoritma (RGA) ve lineer programlama (LP) ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre; FGA ’nın karma yem maliyetini düşürdüğü gözlemlenmiştir.
Keywords
References
- [1] N. Özen, “Hayvan Besleme Fizyolojisi ve Metabolizması Genişletilmiş 2. Baskı”, Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi No:6, Antalya, (2005).
- [2] A. Ergün, Ş. T. Tuncer, İ. Çolpan, S. Yalçın, G. Yıldız, M. K. Küçükersan, S. Küçükersan, A. Şehu, “Hayvan Besleme ve Beslenme Hastalıkları 4. Baskı”, Pozitif Matbaacılık, Ankara, 1-725 (2008). [3] Y. Yaşar, “Diferansiyel gelişim algoritması ile karma yem maliyet optimizasyonu”, Yüksek Lisans Tezi, Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, (2014).
- [4] J. A. Tesmer ve B. Zimmerman, “Diet Formulation”, University of Minnesota Extension Service, www Report Lesson 5, MN55965, Preston, 1-11 (2004).
- [5] J. Hadrich, C. Wolf, and S. Harsh, "Optimal livestock diet formulation with farm environmental compliance consequences", American Agricultural Economics Association Annual Meeting, Providence, Rhode Island, July 24-27, 2005.
- [6] M. A. Şahman, M. Çunkas, F. İnal, Ş. İnal, B. Coşkun, U. Taşkıran, “Cost optimization of feed mixes by genetic algorithms”, Advanced Engineering Software, 40, 965–974 (2009).
- [7] A. A. Altun and M. A. Şahman, “Cost optimization of mixed feeds with the particle swarm optimization method”, Neural Computing & Applications, 22(2), 383-390 (2011).
- [8] N. Karaboga, “Digital IIR filter design using differential evolution algorithm”, EURASHIP Journal on Applied Signal Processing, 8, 1269-1276 (2005).
- [9] T. W. Liao, “Two hybrid differential evolution algorithms for engineering design optimization”, Applied Soft Computing, 10(4), 1188-1199 (2010).
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
April 15, 2014
Submission Date
January 15, 2014
Acceptance Date
March 15, 2014
Published in Issue
Year 2014 Number: 033