Araştırma Makalesi

Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması

Cilt: 11 Sayı: 2 15 Kasım 2018
PDF İndir
TR

Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması

Öz

Bu çalışmada kutulama problemi için bir geliştirilmiş karınca aslanı optimizasyon algoritması (GKAO) önerilmiştir. Karınca aslanı optimizasyon algoritması (KAO) temel olarak karınca aslanlarının avlanma stratejilerini taklit eden bir meta-sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. KAO algoritmasının en büyük handikaplarından birisi uzun çalışma süresidir. KAO yapısında yer alan rastgele karınca yürüyüşü modeli ve seçim yönteminde yapılan iyileştirmelerle ortaya çıkarılan GKAO bu handikabı ortadan kaldırmıştır. Önerilen GKAO algoritması kutulama problemi olarak adlandırılan optimizasyon problemine uyarlanarak test edilmiştir. Önerilen algoritma parçacık sürüsü optimizasyon algoritması (PSO), ateş böceği algoritması (FA), istilacı yabani ot optimizasyon algoritması (IWO) ve karınca aslanı optimizasyon algoritması (KAO) ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar önerilen GKAO algoritma performansının kullanılan meta-sezgisel algoritma performanslarından daha başarılı olduğunu göstermiştir. 

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. S. J. Nanda and G. Panda, “A survey on nature inspired metaheuristic algorithms for partitional clustering,” Swarm and Evolutionary Computation, vol. 16. pp. 1–18, 2014.
  2. Z. Beheshti and S. M. H. Shamsuddin, “A review of population-based meta-heuristic algorithm,” International Journal of Advances in Soft Computing and its Applications, vol. 5, no. 1, pp. 1-35, 2013.
  3. M. H. N. Tayarani, X. Yao, and H. Xu, “Meta-Heuristic Algorithms in Car Engine Design: A Literature Survey,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 19, no. 5, pp. 609–629, 2015.
  4. J. H. Holland, “Adaptation in Natural and Artificial Systems,” Ann Arbor MI Univ. Michigan Press, vol. Ann Arbor, p. 183, 1975.
  5. D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, vol. Addison-Wesley, 1989.
  6. R. Storn and K. Price, “Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for global Optimization over Continuous Spaces,” J. Glob. Optimization, vol. 11, no. 4, pp. 341–359, 1997.
  7. K. V Price, R. M. Storn, and J. A. Lampinen, Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization, vol. 28. 2005.
  8. S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt, and M. P. Vecchi, “Optimization by Simulated Annealing,” Science (80-.)., vol. 220, no. 4598, pp. 671–680, 1983.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Haydar Kılıç Bu kişi benim
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

15 Kasım 2018

Gönderilme Tarihi

21 Nisan 2018

Kabul Tarihi

26 Ekim 2018

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2018 Cilt: 11 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Yüzgeç, U., & Kılıç, H. (2018). Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 11(2), 13-19. https://izlik.org/JA25UT25TM
AMA
1.Yüzgeç U, Kılıç H. Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması. TBV-BBMD. 2018;11(2):13-19. https://izlik.org/JA25UT25TM
Chicago
Yüzgeç, Uğur, ve Haydar Kılıç. 2018. “Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 11 (2): 13-19. https://izlik.org/JA25UT25TM.
EndNote
Yüzgeç U, Kılıç H (01 Kasım 2018) Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 11 2 13–19.
IEEE
[1]U. Yüzgeç ve H. Kılıç, “Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması”, TBV-BBMD, c. 11, sy 2, ss. 13–19, Kas. 2018, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA25UT25TM
ISNAD
Yüzgeç, Uğur - Kılıç, Haydar. “Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 11/2 (01 Kasım 2018): 13-19. https://izlik.org/JA25UT25TM.
JAMA
1.Yüzgeç U, Kılıç H. Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması. TBV-BBMD. 2018;11:13–19.
MLA
Yüzgeç, Uğur, ve Haydar Kılıç. “Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, c. 11, sy 2, Kasım 2018, ss. 13-19, https://izlik.org/JA25UT25TM.
Vancouver
1.Uğur Yüzgeç, Haydar Kılıç. Kutulama Problemi için Geliştirilmiş Karınca Aslanı Optimizasyonu Algoritması. TBV-BBMD [Internet]. 01 Kasım 2018;11(2):13-9. Erişim adresi: https://izlik.org/JA25UT25TM

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.