Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Newly Proposed Binary Krill Swarm Algorithm for Backpacking Problem

Yıl 2021, , 113 - 117, 31.12.2021
https://doi.org/10.31590/ejosat.1039616

Öz

Herd behavior is the collective behavior of animals of similar size that gather in the same place or migrate in the same direction. Many algorithms created by imitating swarm behaviors are available in the literature. Krill algorithm (KH) is one of such algorithms. The KH algorithm studied the lifestyle of the Krill herd. Krill is used as the building block of the ocean ecosystem. Krill creatures always live in large herds. There are two reasons why krill swarms travel. The first is to survive without being eaten by other creatures and to increase the density of the krill living herd, and the other is to be hunted more easily. In this study, the KH algorithm has been updated again to solve the binary optimization problems. The applications are tested on the backpack problem, which is a binary optimization problem.

Kaynakça

  • Abdel-Baset, M., Mohamed, R., Mirjalili, S., 2021, A Binary Equilibrium Optimization Algorithm for 0–1 Knapsack Problems, Computers & Industrial Engineering 151 (20219 106946.
  • İhsan, A. A., Ulker, E., 2017, Development of the Egyptian Vulture Optimization Algorithm with the Nearest or Farest Neighborhood Methods, ISMSIT2017, Tokat - Turkey, 179 – 182.
  • Gandomi, A. H., & Alavi, A. H., Krill herd: A new bio-inspired optimization algorithm, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2012; 17(12): 4831 – 4845.
  • Hakli, H., 2020, BinEHO: a new binary variant based on elephant herding optimization algorithm, Neural Computing and Applications (2020) 32:16971–16991.
  • Baş, E., Ülker, E. (2020). A binary social spider algorithm for uncapacitated facility location problem, Expert Systems with Applications 161, 113618.

Sırt Çantası Problemi İçin Yeni Önerilmiş İkili Krill Sürüsü Algoritması

Yıl 2021, , 113 - 117, 31.12.2021
https://doi.org/10.31590/ejosat.1039616

Öz

Sürü davranışı, benzer büyüklükteki ve aynı yerde bir araya getirilen veya aynı yönde göç eden hayvanların ortak davranışıdır. Sürü davranışlarının taklit edilmesiyle oluşturulmuş birçok algoritma literatürde mevcuttur. Krill algoritmasıda (KH) bu tarz algoritmalardan birisidir. KH algoritması, Krill sürüsünün yaşam tarzını incelemiştir. Krill, okyanus ekosisteminin yapı taşı olarak kullanılır. Krill yaratıkları her zaman büyük sürüler halinde yaşar. Krill sürülerinin seyahat etmesinin iki nedeni vardır. Birincisi diğer canlılar tarafından yenmeden hayatta kalmak ve krill canlı sürünün yoğunluğunu arttırmak, diğer amaç ise daha kolay avlanmaktır. Bu çalışmada KH algoritması ikili optimizasyon problemlerini çözebilecek şekilde tekrardan güncellenmiştir. Uygulamalar ikili bir optimizasyon problemi olan sırt çantası problemi üzerinde test edilmiştir.

Kaynakça

  • Abdel-Baset, M., Mohamed, R., Mirjalili, S., 2021, A Binary Equilibrium Optimization Algorithm for 0–1 Knapsack Problems, Computers & Industrial Engineering 151 (20219 106946.
  • İhsan, A. A., Ulker, E., 2017, Development of the Egyptian Vulture Optimization Algorithm with the Nearest or Farest Neighborhood Methods, ISMSIT2017, Tokat - Turkey, 179 – 182.
  • Gandomi, A. H., & Alavi, A. H., Krill herd: A new bio-inspired optimization algorithm, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2012; 17(12): 4831 – 4845.
  • Hakli, H., 2020, BinEHO: a new binary variant based on elephant herding optimization algorithm, Neural Computing and Applications (2020) 32:16971–16991.
  • Baş, E., Ülker, E. (2020). A binary social spider algorithm for uncapacitated facility location problem, Expert Systems with Applications 161, 113618.
Toplam 5 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Emine Baş 0000-0003-4322-6010

Yayımlanma Tarihi 31 Aralık 2021
Yayımlandığı Sayı Yıl 2021

Kaynak Göster

APA Baş, E. (2021). Sırt Çantası Problemi İçin Yeni Önerilmiş İkili Krill Sürüsü Algoritması. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi(32), 113-117. https://doi.org/10.31590/ejosat.1039616