Many real-world problems can be formulated as an optimization problem and
they have some constraints generally. To overcome these constraints, bio-inspired
algorithms are adapted to constrained optimization using constraint handling
methods and some modifications. In this study, a new approach is developed to
solve constrained optimization problems with elephant herding optimization
algorithm which is a newly-emerging optimization technique. Besides the basic
EHO, two EHO variants (EHO-NoB and GL-EHO) are adapted to constrained
optimization with this approach. The well-known thirteen constrained benchmark
functions are used to analysis the performances of algorithms. Experimental
results show that the GL-EHO has a better performance than the basic EHO and
other algorithms. In addition, the results of GL-EHO are comparable level with
the result of another EHO variant in the literature.
Constrained optimization Deb’s rules Elephant herding optimization
Birçok gerçek dünya problemi bir optimizasyon problemi olarak formüle
edilebilir ve genel olarak bazı kısıtlamalara sahiptirler. Bu kısıtlamaların
üstesinden gelmek için, kısıtlama yöntemleri ve bazı modifikasyonlar kullanarak
doğa esinli algoritmalar kısıtlı optimizasyona uyarlanmıştır. Bu çalışmada,
yeni ortaya çıkan bir optimizasyon tekniği olan fil sürü optimizasyonu
algoritması ile kısıtlı optimizasyon problemlerini çözmek için yeni bir
yaklaşım geliştirilmiştir. Temel EHO'nun yanı sıra, iki EHO varyantı (EHO-NoB
ve GL-EHO) bu yaklaşımla kısıtlı optimizasyona uyarlanmıştır. İyi bilinen on üç
kısıtlı test fonksiyonu, algoritmaların performanslarını analiz etmek için
kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, GL-EHO'nun temel EHO ve diğer
algoritmalardan daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca,
GL-EHO sonuçları literatürdeki başka bir EHO varyantının sonucuyla
karşılaştırılabilir düzeydedir.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Haziran 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 2 |