Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ

Yıl 2017, Cilt: 22 Sayı: 2, 85 - 92, 29.08.2017
https://doi.org/10.17482/uumfd.336407

Öz



 Evrimsel algoritmalar, özellikle
optimizasyon alanında çalışan bir çok farklı araştırmacı tarafından tercih
edilmektedir. Evrimsel algoritmaların verilen problemleri optimize etmenin yanı
sıra, bu problemleri az sayıda iterasyon kullanarak çözmeleri bu algoritmalar
için önemli bir ayırt edici özelliktir. Bu çalışmada, optimizasyon alanında
verimliliği kanıtlanmış iki evrimsel algoritma; yarasa algoritması ve klonal seçim
algoritması test fonksiyonları kullanılarak kıyaslanmıştır. Kıyaslama yapılan
test fonksiyonlarından elde edilen sonuçlara göre, yarasa algoritması klonal
seçim algoritmasına göre daha iyi bir performans göstermiştir. Ayrıca, yarasa
algoritması optimizasyonun ilk safhalarında dahi yüksek çözüm kalitesine
ulaşmıştır. Bu analiz, gelecek çalışmalar için evrimsel algoritmaların
performans kıyaslamaları açısından 
rehber olarak kullanılabilir niteliktedir.

Kaynakça

  • Adarsh, B. R., Raghunathan, T., Jayabarathi, T., and Yang, X. S. (2016) Economic dispatch using chaotic bat algorithm, Energy, 96, 666-675. doi: 10.1016/j.energy.2015.12.096.
  • Bin Basir, M.A. and Binti Ahmad, F. (2014) Comparison of Swarm Algorithms for Feature Selections/Reductions, International Journal of Scientific and Engineering Research, 5, 479-486. doi: 10.1109/ISPACS.2007.4445974.
  • Dandy, G.C., Simpson, A.R., and Murphy L.J. (1996) An improved genetic algorithm for pipe network optimization, Water Resources Research, 32, 449-458. doi: 10.1029/95WR02917.
  • De Castro and Von Zuben, F. J. (2000) An evolutionary immune network for data clustering, In Neural Network, Proceedings Sixth Brazilian Symposium on, 84-89. doi: 10.1109/SBRN.2000.889718.
  • Gong M, Jiao L, Zhang L and Ma W. (2007) Improved real-valued clonal selection algorithm based on a novel mutation method, International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, ISPACS 2007, 662-665. doi: 10.1109/ISPACS.2007.4445974.
  • Goyal, S., and Patterh, M. S. (2016) Modified Bat Algorithm for Localization of Wireless Sensor Network, Wireless Personal Communications, 86(2), 657-670. doi: 10.1007/s11277-015-2950-9.
  • Generalized penalized function. (2015,June) .Retrieved from http://al-roomi.org/benchmarks/unconstrained/n-dimensions/172-generalized-penalized-function-no-1
  • Test functions and datasets. (2015, January). Retrieved from http://www.sfu.ca/~ssurjano/optimization.html.
  • Sindhuja, L. S., and Padmavathi, G. (2016) Replica Node Detection Using Enhanced Single Hop Detection with Clonal Selection Algorithm in Mobile Wireless Sensor Networks, Journal of Computer Networks and Communications. doi: 10.1155/2016/1620343.
  • Ulutas, B.H. and Kulturel-Konak, S. (2011) A review of clonal selection algorithm and its applications, Artificial Intelligence Review, 36(2), 117-138.doi:10.1007/s10462-011-9206-1.
  • Vatansever, F. and Şen, D. (2013) Design of PID Controller Simulator based on Genetic Algorithm, Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 18(2), 7-18. doi: 10.17482/uujfe.33406.
  • Wolpert, D.H. and Macready, WG. (1997) No free lunch theorems for optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation,1, 67-82. doi: 10.1109/4235.585893.
  • Yang X.S. (2010) A new metaheuristic bat-inspired algorithm. In Nature inspired cooperative strategies for optimization, Springer Berlin Heidelberg, NICSO 2010, 65-74. doi: 10.1007/978-3-642-12538-6-6.

Performance Study of Bat Algorithm and Clonal Selection Algorithm for Optimization Tasks

Yıl 2017, Cilt: 22 Sayı: 2, 85 - 92, 29.08.2017
https://doi.org/10.17482/uumfd.336407

Öz



Evolutionary algorithms are preferred by many
researchers in different areas for optimization tasks. It is quite important to
find optimum points of problems with less number of iterations. In this paper, performance
analysis of two powerful optimization algorithms; bat algorithm and clonal
selection algorithm are studied using well-known benchmark functions. The
experimental results show that bat algorithm outperforms clonal selection
algorithm on most of the selected problems. It is also seen that bat algorithm
can produce high quality results even at the first stages of iterations. This
paper can be used as guidance of performance comparisons for future studies.

Kaynakça

  • Adarsh, B. R., Raghunathan, T., Jayabarathi, T., and Yang, X. S. (2016) Economic dispatch using chaotic bat algorithm, Energy, 96, 666-675. doi: 10.1016/j.energy.2015.12.096.
  • Bin Basir, M.A. and Binti Ahmad, F. (2014) Comparison of Swarm Algorithms for Feature Selections/Reductions, International Journal of Scientific and Engineering Research, 5, 479-486. doi: 10.1109/ISPACS.2007.4445974.
  • Dandy, G.C., Simpson, A.R., and Murphy L.J. (1996) An improved genetic algorithm for pipe network optimization, Water Resources Research, 32, 449-458. doi: 10.1029/95WR02917.
  • De Castro and Von Zuben, F. J. (2000) An evolutionary immune network for data clustering, In Neural Network, Proceedings Sixth Brazilian Symposium on, 84-89. doi: 10.1109/SBRN.2000.889718.
  • Gong M, Jiao L, Zhang L and Ma W. (2007) Improved real-valued clonal selection algorithm based on a novel mutation method, International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, ISPACS 2007, 662-665. doi: 10.1109/ISPACS.2007.4445974.
  • Goyal, S., and Patterh, M. S. (2016) Modified Bat Algorithm for Localization of Wireless Sensor Network, Wireless Personal Communications, 86(2), 657-670. doi: 10.1007/s11277-015-2950-9.
  • Generalized penalized function. (2015,June) .Retrieved from http://al-roomi.org/benchmarks/unconstrained/n-dimensions/172-generalized-penalized-function-no-1
  • Test functions and datasets. (2015, January). Retrieved from http://www.sfu.ca/~ssurjano/optimization.html.
  • Sindhuja, L. S., and Padmavathi, G. (2016) Replica Node Detection Using Enhanced Single Hop Detection with Clonal Selection Algorithm in Mobile Wireless Sensor Networks, Journal of Computer Networks and Communications. doi: 10.1155/2016/1620343.
  • Ulutas, B.H. and Kulturel-Konak, S. (2011) A review of clonal selection algorithm and its applications, Artificial Intelligence Review, 36(2), 117-138.doi:10.1007/s10462-011-9206-1.
  • Vatansever, F. and Şen, D. (2013) Design of PID Controller Simulator based on Genetic Algorithm, Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 18(2), 7-18. doi: 10.17482/uujfe.33406.
  • Wolpert, D.H. and Macready, WG. (1997) No free lunch theorems for optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation,1, 67-82. doi: 10.1109/4235.585893.
  • Yang X.S. (2010) A new metaheuristic bat-inspired algorithm. In Nature inspired cooperative strategies for optimization, Springer Berlin Heidelberg, NICSO 2010, 65-74. doi: 10.1007/978-3-642-12538-6-6.
Toplam 13 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Ezgi Deniz Ülker

Yayımlanma Tarihi 29 Ağustos 2017
Gönderilme Tarihi 5 Nisan 2016
Kabul Tarihi 12 Haziran 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 22 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Deniz Ülker, E. (2017). YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 22(2), 85-92. https://doi.org/10.17482/uumfd.336407
AMA Deniz Ülker E. YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. UUJFE. Ağustos 2017;22(2):85-92. doi:10.17482/uumfd.336407
Chicago Deniz Ülker, Ezgi. “YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 22, sy. 2 (Ağustos 2017): 85-92. https://doi.org/10.17482/uumfd.336407.
EndNote Deniz Ülker E (01 Ağustos 2017) YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 22 2 85–92.
IEEE E. Deniz Ülker, “YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”, UUJFE, c. 22, sy. 2, ss. 85–92, 2017, doi: 10.17482/uumfd.336407.
ISNAD Deniz Ülker, Ezgi. “YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 22/2 (Ağustos 2017), 85-92. https://doi.org/10.17482/uumfd.336407.
JAMA Deniz Ülker E. YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. UUJFE. 2017;22:85–92.
MLA Deniz Ülker, Ezgi. “YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, c. 22, sy. 2, 2017, ss. 85-92, doi:10.17482/uumfd.336407.
Vancouver Deniz Ülker E. YARASA ALGORİTMASI VE KLONAL SEÇİM ALGORİTMASININ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. UUJFE. 2017;22(2):85-92.

DUYURU:

30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir).  Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.

Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr