Bu makale çalışmasında son zamanlarda geliştirilmiş güncel bir meta-sezgisel arama (MSA) yöntemi olan arz-talep tabanlı (Supply-Demand-Based Optimization, SDO) algoritmasının iyileştirilmiş bir versiyonu geliştirilmektedir. SDO’da arz-talep süreçlerini daha etkili bir şekilde modelleyebilmek amacıyla arama sürecine rehberlik eden çözüm adayları uzaklık-uygunluk dengesi (fitness-distance balance, FDB) yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Geliştirilen FDB-tabanlı SDO algoritmasının performansını test etmek ve doğrulamak amacıyla güncel bir karşılaştırma problemleri havuzu olan CEC 2017 kullanılmıştır. Bu havuzda dört farklı tipte ve otuz adet kısıtsız test problemi bulunmaktadır. Önerilen algoritmanın farklı tiplerdeki ve farklı boyutlardaki arama uzaylarındaki performansını test etmek ve doğrulamak için test problemleri 3/50/100 boyutta tasarlanmıştır. Ayrıca, önerilen FDB-SDO varyasyonlarının kısıtlı mühendislik problemlerindeki performanslarını test etmek ve doğrulamak için ise 20 adet mühendislik tasarım problemi kullanılmıştır. Her iki deneysel çalışmadan elde edilen veriler parametrik olmayan istatistiksel test yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre kısıtlı/kısıtsız, tekmodlu/çokmodlu/melez/komposizyon problem türlerinde ve farklı boyutlarda olmak üzere tüm deneysel çalışmalarda FDB-SDO varyasyonlarının baz algoritmaya kıyasla üstün bir performans sergilemişlerdir. FDB yönteminin tatbik edilmesiyle birlikte SDO algoritmasının prematüre yakınsama problemi çözülmüştür. Önerilen FDBSDO algoritması hassas arama yapabilme, çeşitliliği etkili bir şekilde sağlamaya bilme ve dengeli arama yapabilme yeteneklerine sahiptir. Önerilen FDBSDO’nun kaynak kodu:
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/84560-fdbsdo-an-improved-version-of-supply-demand-optimizer
Arz-talep tabanlı arama algoritması, Uygunluk-mesafe dengesi seçim yöntemi Komşuluk araması ve çeşitlilik Meta-sezgisel optimizasyon Mühendislik tasarım problemleri
TUBİTAK
1919B011903812
Bu çalışmada yürütülen faaliyetler, 2020 yılında TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Yurt İçi Araştırma Projeleri Destek Programı kapsamında 1919B011903812 numaralı proje olarak TUBİTAK tarafından desteklenmiştir.
In this study, an improved version of the supply-demand-based optimization (SDO) algorithm, a recently developed meta-heuristic search method, was developed. In order to model the supply-demand processes more effectively in SDO, solution candidates guiding the search process were determined using the fitness-distance balance (FDB) method. In order to test and verify the performance of the developed FDB-based SDO algorithm, CEC 2017, a modern benchmark suite, was used. This suite has four different types and thirty unconstrained test problems. These problems are designed in 30/50/100 dimensions to test and verify the performance of the proposed algorithm in search spaces of different types and dimensions. In addition, twenty engineering design problems were used to test and verify the performance of the proposed FDBSDO variations in constrained engineering design problems. Data from both experimental studies were analyzed using non-parametric statistical test methods. According to the results of the analysis, FDBSDO variations showed superior performance compared to the base algorithm in all experimental studies, with constrained/unconstrained, unimodal/multi-modal/hybrid/composition problem types and different dimensions. The implementation of the FDB selection method eliminated the premature convergence problem of the SDO algorithm. The proposed FDBSDO algorithm has the ability to sensitively search, effectively provide diversity, and build a strong balance between exploitation-exploration. Source code of the proposed FDBSDO: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/84560-fdbsdo-an-improved-version-of-supply-demand-optimizer
Supply-Demand-Based Optimization Fitness-distance balance Exploitation and exploration Meta-heuristic optimization Engineering design problems
1919B011903812
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Bilgisayar Yazılımı |
Bölüm | Araştırma Makaleleri \ Research Articles |
Yazarlar | |
Proje Numarası | 1919B011903812 |
Yayımlanma Tarihi | 29 Aralık 2020 |
Gönderilme Tarihi | 21 Kasım 2020 |
Kabul Tarihi | 21 Aralık 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 |