Doğadan Esinlenen Optimizasyon Algoritmaları ve Optimizasyon Algoritmalarının Optimizasyonu

Matematiksel olarak Optimizasyon,  bir yada daha fazla bağımsız değişkene sahip olan bir fonksiyonun verilen kısıtlayıcı şartlar altındaki en iyi çözümünü arama işlemi olarak tanımlanabilir.  Optimizasyon problemlerini çözmek için sezgisel optimizasyon algoritmaları ve klasik çözüm yöntemleri mevcuttur. Ancak son yıllarda özellikle doğal süreçlerden esinlenilmiş birçok optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Doğadaki birçok canlı sahip oldukları kusursuz tasarımlarıyla var olan kaynakları minimum kullanarak, maksimum performans elde etmeyi başararak en zorlu şartlarda bile hayatta kalmayı başarmıştır. Canlıların koordineli hareket ederek özellikle yiyecek bulmada gösterdikleri zeka, “sürü zekası”(swarm intelligence) olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada özellikle son yıllarda geliştirilen ve doğadan esinlenen optimizasyon algoritmaları, bu algoritmaların uygulama alanları ve performans analizleri incelenmiştir. 

Nature Inspired Optimization Algorithms and Optimization of the Optimization Algorithms

Optimization is defined as a process of searching the best solution of a function which has one or more variable under some constraints. There are classical solution methods and heuristic optimization algorithms in order to solve optimization problems. Recently, it has been developed a lot of optimization algorithms inspired from nature. Most of the living being in the nature has been successful to survive perfect designs accomplishing to take maximum performance from minimum resource. The cooperative behavior of animals for finding foods is called swarm intelligence. In this study, recently developed optimization algorithms especially inspired from nature have been researched. It has been shown that for these algorithms in order to give optimum results is dependendent to the parameters used in the algorithms. 

___

  • J.H Holland Adaptation in Natural and Artificial Systems University of Michigan Press, Ann Arbor, Michigan (1975)
  • D.E Goldberg Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning Addison-Wesley, Reading, MA (1989)
  • http://apps.webofknowladge.com/UA_GeneralSearch_input.do?product=UA&SID=N2j2zzcxZelCvVdCRdO&search_mode=GeneralSearch.( Son Erişim tarihi:03.01.2016)
  • S. Kirkpatrick, C.D. Gelatt, M.P. Vecchi Optimization By Simulated Annealing Science 220( 4598) (1983) 671-680.
  • C. Blum Ant colony optimization: Introduction and recent trends Physics of Life Reviews 2(4)(2005) 353-373.
  • M. Dorigo Optimization Learning And Natural Algorithms Ph.D. Thesis, Politecnico Di Milano, Italy, (1992).
  • M. Dorigo, C. Blum, Ant colony optimization theory: A survey Theoretical Computer Science, 344(2–3)( 2005) 243-278.
  • K. Socha M. Dorigo Ant colony optimization for continuous domains European Journal of Operational Research 185(3)(2008)1155-1173.
  • J. Kennedy, R. Eberhart Particle swarm optimization IEEE Conference: 1995 IEEE International Conference on Neural Networks(ICNN95) , PROCEEDINGS, (1-6) ( 1942-1948 (1995)
  • D. Karaboga, B. Basturk On the Performance of Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm, Applied Soft Computing 8 (1) (2008) 687–697.
  • C. Öztürk, E. Hançer, D. Karaboğa(2014) doi:http://dx.doi.org/10.17341/gummfd.00459
  • http://www-optima.amp.i.kyoto-u.ac.jp/member/student/hedar/Hedar_files/TestGO_files/
  • Page422.htm. (Erişim Tarihi:04.01.2016)
  • A. Yurtkuran, E. Emel(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2015.09.064.
  • Y. Wenchao, Z.Yinzhi, G. Liang, L. Xinyu, M. Jianhui(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.09.031.
  • A.N.K. Nasir, M.O. Tokhi, N.M.A. Ghani(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2014.09.010.
  • M. Aziz, M. Tayarani (2014) http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2014.07.021.
  • L. Wang, H. Ni, R. Yang, P. M. Pardalos, X. Du, M. Fei(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2015.05.022.
  • X. Geng, Z. Chen, W. Yang, D. Shi, K. Zhao (2011) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2011.01.039.
  • A. H. Karami, M. Hasanzadeh(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2014.12.014.
  • M. K. Naik, R. P.(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.10.039.
  • T. Zhang, T. Hu, X. Guo, Z. Chen, Y. Zheng (2013) http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2013.07.015.
  • S. Sarafrazi, H. Nezamabadi-pour, S. Saryazdi (2011) http://dx.doi.org/10.1016/j.scient.2011.04.003.
  • Z. Li, W. Wang, Y. Yan, Z. Li (2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.07.043.
  • H. Garg (2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2015.11.001.
  • M. Toksari(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2015.12.032.
  • S. Sarafrazi, H. Nezamabadi-pour, S. R. Seydnejad (2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.jksuci.2014.10.003.
  • M. Metlicka, D. Davendra (2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2015.03.002.
  • M. Ghasemi, S. Ghavidel, E. Akbari, A.A. Vahed(2014) http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2014.06.026.
  • X. Yuan, J. Zhao, Y.Yang, Y. Wang (2014) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2013.12.016.
  • M. Pluhacek, R. Senkerik, D. Davendra (2015)http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2015.10.008.
  • M. Mitić, N. Vuković, M. Petrović, Z. Miljković(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.08.010.
  • A. Askarzadeh (2013) http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2013.08.014.
  • H. Aguiar, O. Junior, M. A. S. Machado(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.002.
  • E. Amiri, S. Mahmoudi(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.12.008.
  • F. Gaxiola, P. Melin, F. Valdez, J. R. C., O. Castillo(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.10.027.
  • S.Shadmand, B. Mashoufi (2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2015.10.008.
  • R.J. Kuo, W.L. Tseng, F.C. Tien, T. W. Liao(2012) http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2012.06.006.
  • Z. Izakian, M. S. Mesgari, A. Abraham(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2015.10.009.
  • H. Li, H. He, Y. Wen(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2015.09.127.
  • C. Ozturk, E. Hancer, D. Karaboga(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2014.11.040.
  • B. Jiang, F. Qiu, L. Wang, Z. Zhang(2013) http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2015.11.003.
  • J. Tvrdík, I. Křivý,(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.06.032.
  • Y. Ding, X. Fu(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.01.106.
  • S. Alam, G. Dobbie, S.U. Rehman(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2015.10.003.
  • T.O. Ting, J. Ma, K. S. Kim, K. Huang(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.10.054.
  • C. Wang, D. Mu, F. Zhao, J. W. Sutherland(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2015.02.005.
  • P. Cai, Y. Cai, I. Chandrasekaran, J. Zheng(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2015.09.007.
  • E. Rashedi, H. Nezamabadi-pour, S. Saryazdi(2009) http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2009.03.004.
  • M. Abdechiri, M. R. Meybodi, H. Bahrami(2013) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2012.03.068.
  • V. K. Patel, V. J. Savsani(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2015.06.044.
  • H. Abedinpourshotorban, S. M. Shamsuddin, Z. Beheshti, D. N.A. Jawawi (2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2015.07.002.
  • A. H. Kashan(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2014.10.011.
  • A. Baykasoğlu, Ş. Akpinar(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.10.036.
  • A. Baykasoğlu, Ş. Akpinar(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.08.052.
  • M.Ghaemi, M.R.Feizi-Derakhshi(2014) http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2014.05.009.
  • I. Rbouh, A. Ameur El Imrani(2014) http://dx.doi.org/10.1016/j.aasri.2014.05.005.
  • H. Shah-Hosseini(2012) http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.01.033.
  • A. Hatamlou(2013) http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2012.08.023.
  • H. Eskandar, A. Sadollah, A. Bahreininejad, M. Hamdi(2012) http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruc.2012.07.010.
  • H. Shareef, A. Asrul Ibrahim, A. Hussein Mutlag(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.07.028.
  • M. Dorigo, V. Maniezzo, A Colorni(1996) doi: 10.1109/3477.484436
  • T. Stutzle, H.H. Hoos MAX–MIN Ant System Future Generation Computer Systems 16(8)(2000) 889–914.
  • M. Clerc, M; Kennedy, J. (2002) doi: 10.1109/4235.985692
  • D. Karaboga, B. Basturk A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION 39(3)(2007)
  • W. Pan (2012) http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2011.07.001.
  • X. S. Yang, S. Deb (2009) doi: 10.1109/NABIC.2009.5393690
  • A. H. Gandomi, A. H. Alavi (2012) doi:10.1016/j.cnsns.2012.05.010
  • K.M. Passino(2002) doi: 10.1109/MCS.2002.1004010
  • X. S. Yang A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm International Workshop on Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2008)Location: Tenerife, SPAIN Date: 2008
  • X.S. Yang, Firefly Algorithms for Multimodal Optimization, Lecture Notes in Computer Science 5792(2009) 169-178
  • B.R. Rajakumar, The Lion's Algorithm: A New Nature-Inspired Search Algorithm, Procedia Technology 6(2012) 126-135
  • S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis (2014)http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007.
  • A. Kaveh, N. Farhoudi(2013) http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.03.004.
  • A.R. Mehrabian, C. Lucas(2006) http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2006.07.003.
  • S.A. Uymaz, G. Tezel, E. Yel(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.03.003.
  • M. D. Li, H. Zhao, X. W. Weng, T. Han(2016) http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.11.004.
  • O. Abedinia, N. Amjady,A.Ghasemi(2014) DOI: 10.1002/cplx.21634
  • J. J.Q. Yu, V. O.K. Li(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.02.014
  • L. Wang, H. Ni, R. Yang, P. M. Pardalos, X. Du, M. Fei(2015) http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2015.05.022.
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Düzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Sayıdaki Diğer Makaleler

Doğadan Esinlenen Optimizasyon Algoritmaları ve Optimizasyon Algoritmalarının Optimizasyonu

Pakize ERDOĞMUŞ

Psikolojik Sermayenin Kişisel Değerler Bakımından İrdelenmesi (Düzce Orman Ürünleri Sanayi Örneği)

Tarık GEDİK, Muhammet ÇİL, Melek YÜKSELEN KAYA, Bircan ŞİMŞEK

Bina Enerji Analiz Yazılımlarının HVAC Sistemlerindeki Hatalarını Azaltmak Ve Gerçek Zamanlı Verimlilik Hesabı İçin Geri Besleme Sistemi Geliştirilmesi

Ersen KURU, Yavuz ÖZER

Kentsel Morfolojinin Geleneksel Bir Sokak Dokusunu Şekillendirmesi: Kurşunlu Cami Sokak

Hasan ÜNVER

Afet Riski Altındaki Alanların Dönüştürülmesi Hakkında Kanun'a Göre Riskli Yapı Tespitinde Karşılaşılan Uygulama Problemlerinin Vaka Tabanlı İncelenmesi: Tekirdağ İli Örneği

Latif Onur UĞUR, Murat SAKA, Yeşim ALİEFENDİOĞLU

Geri Dönüşüm Lifler İçeren Süprem Kumaşların Isıl Konfor Özelliklerinin İncelenmesi

Gizem CELEP, Gamze DOĞAN, Mehmet Emin YÜKSEKKAYA, Mevlüt TERCAN

ENFORMASYON TEKNOLOJİLERİ FİRMA PERFORMANSI İLİŞKİSİNE YETENEK PERSPEKTİFİNDEN BİR BAKIŞ

Ayşe GÜNSEL

AISI 1040 Çeliğinin Kaplamalı ve Kaplamasız Kesici Uçlarla Yüzey Frezemele Esnasında Kesme Parametrelerinin Taguchi Metodu Kullanılarak Optimizasyonu

Gürcan SAMTAŞ

Polifenilen Sülfid (PPS) Lifleri

Ece KALAYCI, Osman Ozan AVİNÇ, Arzu YAVAŞ

1999 Düzce Depreminde Zemin Büyütmesine Bağlı Gelişen Yapı Yapı Hasarlarının Araştırılması

Ernam ÖZTÜRK