Sine Cosine Algorithm (SCA) is a fairly new algorithm developed in 2016 by Mirjalili, likewise Black Hole Algorithm (BHA), Whale Optimization Algorithm (WOA), Artificial Atom Algorithm (A3) and Physarum-Energy Optimization Algorithm (PEO) proposed in 2013, 2016, 2018 and 2019, respectively. Due to new ideas in SCA, a few of publications have been published on SCA. SCA was applied on continuous and discrete optimization problems. In addition, there exist remarkable implementations of SCA in the field of engineering, science and technology. In this work, a parameters analysis of SCA has been done on a classical TSP (Berlin52-CTSP) and randomly generated TSP (RTSP). In order to do parameters analysis, major parameters have been changed gradually. For classical TSP, symmetric data has been taken from TSPLIB (TSP Library in net). The results are given as best, mean, worst solutions, std. deviation and CPU time for CTSP and RTSP. Besides, figures and tables demonstrate the effect of parameters for solving TSP. After adequate experimentation, based on trial-and-error methodology, optimal parameters and best ever solutions have been found. As a result, the findings indicate that major parameters of SCA influence the performance of that algorithm significantly.
This research received no specific grants from any funding agency in public, commercial or non-profit sectors.
Sinüs Kosinüs Algoritması (SCA) 2016 yılında, Mirjalili tarafından geliştirilmiş ve kara delik algoritması (BHA), balina optimizasyon algoritması (WOA), yapay atom algoritması (A3) ve physarum-enerji optimizasyon algoritması (PEO) gibi sırasıyla 2013, 2016, 2018 ve 2019 yıllarında önerilmiş olan oldukça yeni algoritmalardan biridir. SCA’ daki yeni fikirlerle birlikte, SCA üzerine birkaç yayın yayımlanmıştır. SCA sürekli ve kesikli optimizasyon problemleri üzerinde uygulanmıştır. Ek olarak, SCA’ nın mühendislik, bilim ve teknoloji alanında dikkate değer uygulamaları mevcuttur. Bu çalışmada, SCA’nın bir klasik gezgin satıcı problemi (Berlin52-CTSP) ve rassal olarak alınmış TSP verisetinde (RTSP) parametre analizi yapılmaktadır. Parametre analizi yapabilmek için, ana parametreler kademeli olarak değiştirilmiştir. Klasik TSP için, simetrik veri net deki TSPLIB’ den alınmıştır. Sonuçlar, CTSP ve RTSP için en iyi, ortalama, kötü çözümler, standard sapma ve CPU zamanları olarak verilmektedir. Bunun yanında, şekiller ve tablolar TSP’ nin çözümünde parametrelerin etkisini göstermektedir. Yeterli deneme sonucunda, deneme yanılma metodolojisi ile, optimal parametreler ve en iyi çözümler bulunmaktadır. Sonuç olarak, bulgular SCA’ nın ana parametrelerinin algoritma performansı üzerinde önemli derecede etki yaptığını göstermektedir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | May 31, 2020 |
Submission Date | December 21, 2019 |
Acceptance Date | March 12, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 7 Issue: 2 |