Meta-sezgisel optimizasyon teknikleri son 30 yıldır giderek artan bir hızla mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Bu algoritmaların çoğu doğadaki bir süreci taklit ederek geliştirilmiştir. Bu çalışmada karıncaların doğal yaşamını taklit ederek geliştirilmiş karınca koloni algoritması ele alınmıştır. Diğer meta-sezgisel algoritmalarda olduğu gibi karınca koloni algoritması da bir optimizasyonu gerçekleştirebilmek için bir takım parametrelere ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmanın amacı karınca koloni algoritmasında kullanılan parametrelerin değerlerinin sonuçlara etkisini irdelemektir. Bu amaç doğrultusunda örnek problem olarak, literatürde çok sık ele alınan sınırlayıcılı problemlerden biri olan kafes sistemlerin optimizasyonu üzerinden çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kodlanan bir bilgisayar programı ile karınca sayısı, feromon güncelleme katsayısı ve ceza katsayısı gibi optimum tasarım parametrelerinin uygun değerleri araştırılmıştır. Çalışma sonucunda ilgili parametrelerin sonuca etkisi belirlenmiş ve bu parametrelerin seçiminde dikkat edilecek hususlar belirtilmiştir.
Meta-sezgisel algoritmalar karınca koloni algoritması optimizasyon parametreleri kafes sistemler
Metaheuristic optimization techniques have been used to solve engineering problems with an increasing speed for the last 30 years. Most of these algorithms have been developed by imitating a process in nature. In this study, the ant colony algorithm inspired by the natural life of ants is discussed. The ant colony algorithm requires some parameters to perform an optimization, as in other meta-heuristic algorithms. The aim of this study is to examine the effect the values of the parameters used in the ant colony algorithm on the results. For this purpose, as an exemplary problem, a study was carried out on the optimization of truss systems, one of the constrained problems frequently discussed in the literature. Appropriate values of optimum design parameters such as number of ants, pheromone update coefficient and penalty coefficient were investigated using the coded computer program. As a result of the study, the effect of the relevant parameters on the result was determined and the points to be considered in the selection of these parameters were specified.
Metaheuristic algorithms ant colony algorithm optimization parameters trusses
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 5 Ocak 2022 |
Gönderilme Tarihi | 1 Temmuz 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 |