Test Fonksiyonları için Kaos Tabanlı Yerçekimsel Arama Algoritmaları (CbGSA-X)
Abstract
Optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan sezgisel algoritmalar farklı tasarımlarından dolayı, her problem için en iyi sonuca kararlı bir şekilde ulaşamayabilir. Bu nedenle literatürde bu sezgisel algoritmalara bazı geliştirici yapıların eklendiği çalışmalara sıklıkla rastlanmaktadır. Benzer şekilde bu çalışmada sezgisel algoritmalardan biri olan yerçekimsel arama algoritmasının (GSA) performansının geliştirilmesine çalışılmıştır. Çalışmada algoritmanın yakınsama hızının artırılması amaçlanarak GSA’ya bazı kaotik haritalama metotları entegre edilerek, yeni bir algoritma ortaya çıkartılmıştır. Bu yeni algoritmaya Kaos tabanlı yerçekimsel arama algoritması (CbGSA-X) adı verilmiştir. Çalışmada CbGSA-X’deki ilk popülasyondaki ajanlar oluşturulurken ilk ajan arama uzayında rastgele konumlandırılırken, diğer ajanlar ise bu ajana bağlı olarak 5 farklı (X=1, 2, 3, 4, 5) kaotik haritalama yöntemi kullanılarak konumlandırılmıştır. Her haritalama metodu için performans değerlendirilmesi yapılabilmesi için literatürde GSA ile çözümü yer alan test fonksiyonları ele alınmış ve çözümü yapılarak sonuçlar değerlendirilmiştir.
Keywords
Optimizasyon, Sezgisel algoritmalar, Yerçekimsel arama algoritması, Kaotik haritalar, Test fonksiyonları
Supporting Institution
Project Number
Thanks
References
- [1] E. Rashedi, H. Nezamabadi-pour, S. Saryazdi, “GSA: A gravitational search algorithm,” Information Sciences, c. 179, s. 13, ss. 2232-2248, 2009.
- [2] U. Güvenç, F. Katırcıoğlu, “En İyi Ajana Özel Davranış: Geliştirilmiş Yerçekimi Arama Algoritması,” El-Cezeri Jounal of Science and Engineering, c. 3, s. 1, ss. 143-153, 2016.
- [3] A. Kaveh, VR. Mahdavi, “Colliding bodies optimization: A novel meta‐heuristic method,” Computers and Structures, c. 139, ss. 18-27, 2014.
- [4] OK. Erol, I. Eksin, “A new optimization method: Big Bang–Big Crunch,” Advances in Engineering Software, c. 37, s. 2, ss. 106-111, 2006.
- [5] A. Hatamlou, “Black hole: A new heuristic optimization approach for data clustering,” Information Sciences, c. 222, ss. 175-184, 2013.
- [6] S. Kirkpatrick, CD. Gelatt, MP. Vecchi, “Optimisation by simulated annealing,” Science, c. 220, ss. 671-680, 1983.
- [7] DE. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning,” Addison-Wesley Publishing Company, Inc.,1989.
- [8] R. Storn, K. Price, “Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces,” Journal of Global Optimization, c. 11, ss. 341-359, 1997.
- [9] Aİ. Çanakoğlu, AG. Yetgin, H. Temurtaş, M. Turan, “Induction motor parameter estimation using metaheuristic methods,” Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, c. 22, ss. 1177-1192, 2014.
- [10] J. Kennedy, R. Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, c. 4, ss. 1942-1948, 1995.