Particle Swarm Optimization Algorithm for Solving Optimızation Problems

Yıl 2008, Cilt: 11 Sayı: 4 - Cilt: 11 Sayı: 4, 299 - 305, 01.12.2008

M. Yasin Özsağlam Mehmet Çunkaş

Öz

Many optimization techniques used in solving optimization problems has been developed by inspiring from the events in nature. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is a population based optimization technique inspired by social behavior of bird flocking and fish schooling. In this paper, PSO is compared with Genetic Algorithms and Differential Evolution Algorithm by using test functions. The results show that the PSO, in most problems, is able to find much better solutions and better convergence compared to other two algorithms

Anahtar Kelimeler

Particle Swarm Optimization, Genetic Algorithms, Differential Evolution Algorithm

Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçaçık Sürü Optimizasyonu Algoritması

Öz

Optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılan bir çok optimizasyon tekniği doğadaki olaylardan esinlenilerek geliştirilmiştir. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), kuş ve balık sürülerinin sosyal davranışları gözlemlenerek geliştirilen popülasyon temelli bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu makalede PSO ile Genetik Algoritma (GA) ve Diferansiyel Evrim Algoritmasının(DEA) performansları, test fonksiyonları kullanılarak karşılaştırılmaktadır. Elde edilen sonuçlardan, PSO nun her iki algoritmaya göre yakınsama hızı ve performans bakımından daha iyi çözümler ürettiği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Parçacık Sürü Optimizasyonu, Genetik Algoritmalar, Diferansiyel Evrim Algoritması