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
- 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.
- 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.
- 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.
- J. H. Holland, “Adaptation in Natural and Artificial Systems,” Ann Arbor MI Univ. Michigan Press, vol. Ann Arbor, p. 183, 1975.
- D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, vol. Addison-Wesley, 1989.
- 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.
- K. V Price, R. M. Storn, and J. A. Lampinen, Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization, vol. 28. 2005.
- 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
Yayımlanma Tarihi
15 Kasım 2018
Gönderilme Tarihi
21 Nisan 2018
Kabul Tarihi
26 Ekim 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 11 Sayı: 2
