Global Optimizasyon İçin Sürü Tabanlı Bir Yaklaşım Salp Sürü Algoritması

Metasezgisel optimizasyon algoritmaları doğadaki canlıların beslenme, hareket etme ve birlikte yaşama gibi olaylarından esinlenerek, yani doğayı taklit ederek en iyi sonuca ulaşmaya çalışmaktadırlar. Metasezgisel optimizasyon yöntemleri taklit ettikleri doğa olayına göre gruplandırılmaktadır. Işık, fizik, biyoloji, sürü, müzik, spor, kimya, bitki tabanlı çeşitleri mevcuttur. Salp sürü algoritması (SSA) sürü tabanlı bir yaklaşımdır. Salp’ların okyanus içerisinde besin arama ve hareket etme olaylarından esinlenilerek geliştirilmiştir. Bu çalışmada SSA, kalite test fonksiyonları üzerinde denenip, başarımı ise spor tabanlı bir metasezgisel optimizasyon algoritması olan Lig şampiyonası algoritması (LŞA) ile kıyaslanmıştır.

Anahtar Kelimeler:

: Metasezgisel algoritmalar, salp sürü algoritması, lig şampiyonası algoritması, optimizasyon

PDF

___

[1] Mirjalili S., Gandomi A.H., Mirjalili S.Z., Saremi S., Faris H., Mirjalili S.M.:Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems. Advances in Engineering Software, 1-29, 2017.
[2] Goldberg D.E., Holland J.H .: Genetic algorithms and machine learning. Mach Learn, 3:95–9, 1988.
[3] Storn R., Price K.: Differential evolution–a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. J Global Optim,11:341–59, 1997.
[4] Yao X., Liu Y., Lin G.: Evolutionary programming made faster. Evol Comput IEEE Trans, 3:82–102, 1999.
[5] Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V.: Distributed optimization by ant colonies. In: Proceedings of the first European conference on artificial life, p. 134–42, 1991.
[6] Eberhart R.C., Kennedy J.: A new optimizer using particle swarm theory. In: Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science;. p. 39–43, 1995.
[7] Bingöl H., Alataş B.: Metasezgisel Optimizasyon Tekniklerine Spor Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım: Lig Şampiyonası Algoritması: Fırat Üniv. Fen Bilimleri Dergisi, 27(1), 1-11, 2015.
[8] Kashan A.H.:An efficient algorithm for constrained global optimization and application to mechanical engineering design: League championship algorithm (LCA). Ifac Symp Series; 43: 1769-1792, 2011.
[9] Bingol H., Alatas B.: Chaotic League Championship Algorithms, Arabian Journal for Science and Engineering, 41 (12), 1-25, 2016.
[10] Karci A., Alatas B.: Thinking Capability of saplings growing up algorithm. In: Intelligent data engineering and automated learning—Ideal 2006. vol 4224. Lecture notes in computer Science. Springer, Berlin, 386–393, 2006.
[11] Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G.: Swarm Intelligence: From Natural to Artificial System, New York: Oxford University Press, 1999.
[12] Bouchekara H.R.E.H., Abido M.A., Chaib A.E., Mehasni R.: Optimal Power Flow Using the League Championship Algorithm: A Case Study of the Algerian Power System. Energy Conversion and Management, 87, 58-70, 2014.
[13] Can Ü., Alataş B.:Bitki Zekasında Yeni Bir Alan: Kök Kütlesi Optimizasyonu, Türk Doğa ve Fen Dergisi, Bingöl Üniv. Fen Bilimleri Enst., 4, 1, 8-14, 2015.
[14] Alvarez-Suarez JM, Tulipani S, Diaz D, Estevez Y, Romandini S, Giampieri F, Damiani E, Astolfi P, Bompadre S, Battino M.: Antioxidant and antimicrobial capacity of several monofloral Cuban honeys and their correlation with color, polyphenol content ant other chemical compounds. Food Chem Toxicol; 48: 2490–2499, 2010.
[15] Fallico B, Zappala M, Arena E, Verzera A.: Effects of conditioning on HMF content in unifloral honeys. Food Chem; 85: 305– 313, 2004.
[16] Griewank, A. O.: Generalized Descent of Global Optimization, Journal of Optimization Theory and Applications, 34: 11.39, 1981.
[17] Digalakis, J. G., Margaritis, K. G.: An Experimental Study of Benchmarking Functions for Genetic Algorithms. International Journal Comput. Math. 79(4): 403–416, 2002.
[18] Kashan A.H.: League Championship Algorithm: A New Algorithm for Numerical Function Optimization, Soft computing and Pattern recognition, International Conference, DOI:10.1109/SoCPaR.2009.21., 2009.