Dinamik Parametre Değerli Yapay Arı Koloni Algoritması (DPD-YAK)

Autor: Dursun Ekmekci
Rok vydání: 2020
Zdroj: European Journal of Science and Technology. :407-415
ISSN: 2148-2683
DOI: 10.31590/ejosat.780659
Popis: Kriterleri saglayan cok sayida alternatif icinden, en yararli olani secebilmek, hayati mesgul eden problemlerden biridir. Cogu birbiriyle celiskili kriterler icin en dogru tercih, cok fazla zaman alir. Bu baglamda “optimizasyon” (en iyileme) kavrami, bireysel yasamda farkli ornekleriyle karsilastigimiz ve farkli sektorlerde bircok firmanin, uzerinde titizlikle yogunlastigi konulardan biridir. Optimizasyon problemleri icin genellikle, makul surelerde gecerli cozumler sunabilen metasezgisel yontemler tercih edilmektedir. Ancak optimizasyon problemlerine basariyla uygulanabilen bu algoritmalar icin en buyuk problemlerden biri, algoritma parametrelerine uygun degerlerinin atanabilmesidir. Algoritmanin, arama alanina yeterince dagilabilmesi ve buldugu cozumlerden daha iyi cozumler turetebilmesi icin kontrol parametrelerine uygun degerler atanmalidir. Dolayisiyla algoritma performansi, parametre degerleriyle dogrudan iliskilidir. Arastirmacilar son donemde, optimizasyon algoritmalari icin parametre degerlerini en uygun degere ayarlayan, cevrimici ve cevrimdisi uygulanan bircok yontem gelistirdiler. Yapay Ari Koloni (YAK) Algoritmasi da olusturuldugu gunden bugune, yoneylem arastirmacilarinin ilgisini ceken, gelistirilen farkli bircok versiyonu ile literaturde yer edinmis, suru zekâsi temelli bir metasezgisel yontemdir. Algoritma, cozum olusturma ve yeni cozumler turetmede farkli prosedurler kullansa da tum bunlari iki kontrol parametresinde birlestirmektedir. Bu calismada, YAK algoritmasinin kesif ve somuru performansini gelistirmek icin, parametre degerlerini, cozum arama surecinde degistiren, Dinamik Parametre Degerli Yapay Ari Koloni (DPD-YAK) Algoritmasi onerilmektedir. Onerilen yontem, sekiz farkli bilindik sayisal optimizasyon fonksiyonlari uzerinde test edilerek, cozum arama basarisi arastirilmistir. Birbirinden bagimsiz olarak 30’ar denemede elde edilen sonuclarin aritmetik ortalamasi ve standart sapma degeri hesaplanmistir. Bu sonuclar, literaturdeki farkli bir calismada, standart YAK ve diger populer metasezgisel yontemlerle elde edilmis sonuclarla karsilastirilmistir. DPD-YAK, fonksiyonlarin bircogu icin, en iyi sonucu uretmis ve YAK algoritmasi performansini onemli seviyede artirmistir. Sonuclar, DPD-YAK algoritmasinin optimizasyon problemleri icin basariyla uygulanabilecegini ispatlamaktadir.
Databáze: OpenAIRE