Research Article

Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması

Volume: 12 Number: 5 December 31, 2021
  • Elif Varol Altay *
  • Osman Altay

Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması

Abstract

Son yıllarda karmaşık, çok modlu, yüksek boyutlu ve doğrusal olmayan arama ve optimizasyon problemleri için birçok metasezgisel optimizasyon algoritması önerilmiştir. Doğada yer alan canlıların sürü davranışları, bitkilerin davranış biçimleri, insanların sosyal davranışları, matematiksel, fiziksel, kimyasal, biyolojik yasalar ve kurallardan ilham alan çok sayıda metasezgisel optimizasyon algoritması bulunmaktadır. Bu algoritmalar bazı problemlerde başarı ile sonuç üretirken bazı problemlerde yeterince başarılı sonuç üretememektedir. Önerilen bu algoritmaların performansları problemin yapısına göre değişiklik göstermektedir. Araştırmacılar da bundan dolayı her geçen gün yeni yöntemler önermektedir. Bu çalışmada son zamanlarda ortaya çıkan Cıvık Mantar Optimizasyon Algoritması, Balina Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyonu, Harris Şahin Optimizasyonu ve Arşimet Optimizasyon Algoritması tanıtılmış ve bu yöntemlerin performansları 10 adet unimodal, multimodal, hibrit ve composition fonksiyonlarını içeren CEC2020 test fonksiyonlarında karşılaştırılmıştır.

Keywords

References

  1. [1] B. Bunday, Basic Optimization Methods, London: Edward Arnold Ltd, 1984.
  2. [2] E. V. Altay, B. Alatas, “Bird swarm algorithms with chaotic mapping”, Artificial Intelligence Review, vol. 53 no. 2, pp. 1373-1414, 2020. [3] E. Varol, B. Alataş, “Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması”, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, vol. 8, no. 1, pp. 133-146, 2017.
  3. [4] S. İ. Birbil, S. C. Fang, “An electromagnetism-like mechanism for global optimization”, Journal of global optimization, vol. 25, no. 3, pp. 263-282, 2003.
  4. [5] B. Xing, W. J. Gao, “Central force optimization algorithm”, In Innovative Computational Intelligence: A Rough Guide to 134 Clever Algorithms, Springer International Publishing, pp. 333-337, 2014.
  5. [6] L. Xie, Y. Tan, J. Zeng, Z. Cui, “Artificial physics optimisation: a brief survey”, International Journal of Bio-Inspired Computation, vol. 2, no. 5, pp. 291-302, 2010.
  6. [7] M. Kripka, R. M. L. Kripka, “Big crunch optimization method”, In International conference on engineering optimization. Brazil, 2008, pp. 1-5.
  7. [8] H. Shah-Hosseini, “Principal components analysis by the galaxy-based search algorithm: a novel metaheuristic for continuous optimisation”, Int. J. Computational Science and Engineering, vol. 6, pp. 132-140, 2011.
  8. [9] H. Eskandar, A. Sadollah, A. Bahreininejad, M. Hamdi, “Water cycle algorithm–a novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems”, Comput. Struct., vol. 110, pp. 151–166, 2012.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Authors

Elif Varol Altay * This is me
0000-0001-8087-2754
Türkiye

Publication Date

December 31, 2021

Submission Date

October 8, 2021

Acceptance Date

-

Published in Issue

Year 2021 Volume: 12 Number: 5

APA
Varol Altay, E., & Altay, O. (2021). Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 12(5), 729-741. https://doi.org/10.24012/dumf.1051338
AMA
1.Varol Altay E, Altay O. Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması. DUJE. 2021;12(5):729-741. doi:10.24012/dumf.1051338
Chicago
Varol Altay, Elif, and Osman Altay. 2021. “Güncel Metasezgisel Optimizasyon Algoritmalarının CEC2020 Test Fonksiyonları Ile Karşılaştırılması”. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 12 (5): 729-41. https://doi.org/10.24012/dumf.1051338.
EndNote
Varol Altay E, Altay O (December 1, 2021) Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 12 5 729–741.
IEEE
[1]E. Varol Altay and O. Altay, “Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması”, DUJE, vol. 12, no. 5, pp. 729–741, Dec. 2021, doi: 10.24012/dumf.1051338.
ISNAD
Varol Altay, Elif - Altay, Osman. “Güncel Metasezgisel Optimizasyon Algoritmalarının CEC2020 Test Fonksiyonları Ile Karşılaştırılması”. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 12/5 (December 1, 2021): 729-741. https://doi.org/10.24012/dumf.1051338.
JAMA
1.Varol Altay E, Altay O. Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması. DUJE. 2021;12:729–741.
MLA
Varol Altay, Elif, and Osman Altay. “Güncel Metasezgisel Optimizasyon Algoritmalarının CEC2020 Test Fonksiyonları Ile Karşılaştırılması”. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, vol. 12, no. 5, Dec. 2021, pp. 729-41, doi:10.24012/dumf.1051338.
Vancouver
1.Elif Varol Altay, Osman Altay. Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmalarının CEC2020 test fonksiyonları ile karşılaştırılması. DUJE. 2021 Dec. 1;12(5):729-41. doi:10.24012/dumf.1051338

Cited By