TR
EN
Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu
Öz
Günümüzde, yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, optimizasyon problemlerinin çözümüne farklı ve yenilikçi yaklaşımlar getirmiştir. Bu yöntemler, problem çözümünde klasik optimizasyon tekniklerine alternatif yaklaşımlar sunmaktadırlar. Optimizasyon problemlerinin çözümünde sıklıkla kullanılan metasezgisel algoritmaları makine öğrenmesi teknikleriyle birlikte kullanmak güçlü bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışmada doğa esinli bir metasezgisel algoritma olan parçacık sürü optimizasyonu ile bir makine öğrenmesi yöntemi olan pekiştirmeli öğrenmeyi birlikte kullanan bir model önerilmiştir. Önerilen model 9 tane kıyaslama problemi kullanılarak 50 ve 100 boyut için test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar pekiştirmeli öğrenmenin PSO’nun yakınsama ve küresel keşif yeteneklerini geliştirmek için büyük bir potansiyel sunduğunu göstermektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Calafiore G ve Ghaoui L E. Optimization Models. Cambridge University Press, 2014.
- Seyyedabbasi A, Aliyev R, Kiani F, Gulle M U, Basyildiz H ve Shah M A. Hybrid Algorithms Based on Combining Reinforcement Learning and Metaheuristic Methods to Solve Global Optimization Problems. Knowledge-Based Systems 2021; 223: 1-20.
- Kennedy J ve Eberhart R C. Particle Swarm Optimization. International Conference on Neural Networks; 1995; Perth, WA, Australia.
- Xu G. An Adaptive Parameter Tuning of Particle Swarm Optimization Algorithm. Applied Mathematics and Computation 2013; 219(9): 4560-4569.
- Zhang W, Ma D, Wei J ve Liang H. A Parameter Selection Strategy for Particle Swarm Optimization Based on Particle Positions. Expert Systems with Applications 2014; 41(7): 3576-3584.
- Pedersen M ve Chipperfield A. Simplifying Particle Swarm Optimization. Applied Soft Computing 2010; 10(2): 618-628.
- Garg H. A Hybrid PSO-GA Algorithm for Constrained Optimization Problems. Applied Mathematics and Computation 2016; 274: 292-305.
- Kamboj V K. A Novel Hybrid PSO–GWO Approach for Unit Commitment Problem. Neural Computing and Applications 2016; 27: 1643-1655.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Takviyeli Öğrenme
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
1 Eylül 2023
Gönderilme Tarihi
13 Haziran 2023
Kabul Tarihi
26 Ağustos 2023
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2023 Cilt: 35 Sayı: 2
APA
Tülek, Ö., & Selvi, İ. H. (2023). Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 35(2), 855-863. https://doi.org/10.35234/fumbd.1313906
AMA
1.Tülek Ö, Selvi İH. Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2023;35(2):855-863. doi:10.35234/fumbd.1313906
Chicago
Tülek, Özlem, ve İhsan Hakan Selvi. 2023. “Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 35 (2): 855-63. https://doi.org/10.35234/fumbd.1313906.
EndNote
Tülek Ö, Selvi İH (01 Eylül 2023) Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 35 2 855–863.
IEEE
[1]Ö. Tülek ve İ. H. Selvi, “Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 35, sy 2, ss. 855–863, Eyl. 2023, doi: 10.35234/fumbd.1313906.
ISNAD
Tülek, Özlem - Selvi, İhsan Hakan. “Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 35/2 (01 Eylül 2023): 855-863. https://doi.org/10.35234/fumbd.1313906.
JAMA
1.Tülek Ö, Selvi İH. Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2023;35:855–863.
MLA
Tülek, Özlem, ve İhsan Hakan Selvi. “Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 35, sy 2, Eylül 2023, ss. 855-63, doi:10.35234/fumbd.1313906.
Vancouver
1.Özlem Tülek, İhsan Hakan Selvi. Derin Q Ağları Tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 01 Eylül 2023;35(2):855-63. doi:10.35234/fumbd.1313906