Son yıllarda doğadan esinlenerek oluşturulmuş
modern sürü zekalı optimizasyon algoritmaları daha popüler hale gelmiştir. Bu
optimizasyon tekniklerinden biri de ateşböceği algoritmasıdır. Ateşböceği
algoritması doğadaki ateşböceklerinin yaydıkları ışık şiddetine göre daha az
parlak olanın parlak olana doğru yönelme prensibini temel alarak çalışır.
Doğada ışık, gideceği mesafe ve bulunduğu ortam türüne göre belirli bir miktar
emilime uğradığından dolayı şiddeti azalarak yayılmaktadır. Bu yüzden, bu
makalede ortamda yani havada meydana gelen anlık değişimlerin ateşböceği
algoritması tarafından dikkate alınması önerilmiş ve böylece algoritmanın daha
iyi olması sağlanmıştır. Bu şekilde elde edilen değiştirilmiş ve iyileştirilmiş
ateşböceği algoritması, literatür çalışmalarında sıklıkla kullanılan çok
sınıflı özelliğe sahip iris, car, zoo gibi üç veri kümesi üzerinde sınıflama
amacıyla uygulanmıştır. Kural tabanlı sınıflama yapabilmek için her sınıf
etiketine ait kural elde edilerek kural listesi oluşturulmuş ve sınıflama
başarısı C4.5, PART, Naive-Bayes gibi bilinen diğer sınıflama yöntemleri ile
karşılaştırılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlarda, önerilen sınıflama
yönteminin oldukça yeterli ve başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Journal Section | Makaleler |
---|---|
Authors | |
Publication Date | December 8, 2017 |
Submission Date | June 16, 2016 |
Acceptance Date | August 10, 2017 |
Published in Issue | Year 2017 Volume: 32 Issue: 4 |