Optimizing The Parameters of The Golden Eagle Optimizer Algorithm for Benchmark Functions
| Autor: | BEŞKİRLİ, Mehmet, TEFEK, Mehmet Fatih |
|---|---|
| Jazyk: | turečtina |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Volume: 5, Issue: Özel Sayı 234-251 Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi |
| ISSN: | 2687-3729 |
| Popis: | Bu çalışmada, Altın Kartal Optimizasyon (AKO) algoritmasının performansını iyileştirmek için AKO algoritmasının parametreleri optimize edilmiştir. Bu sayede algoritmanın parametresinin en iyi değerinin elde edileceği ve elde edilen parametre değerleri için algoritmanın daha kararlı bir işlem gerçekleştireceği öngörülmektedir. Algoritmanın parametre optimizasyonu birçok çalışmada kullanılmaktadır. AKO algoritmasının iki farklı parametre değeri vardır. Bu parametreler sırasıyla saldırı ve seyirdir. Seyir parametre değeri [0.5-1], saldırı parametresi değeri [0.5-2] arasındadır. Algoritmanın her bir parametre değeri için 23 farklı kıyaslama fonksiyonu üzerinde deneysel çalışmalar yapılmıştır. Deneysel çalışma sonuçlarında en iyi parametrelerin değerleri belirlenmeye çalışılmıştır. Unimodal benchmark test fonksiyonlarında seyir parametresi 0.75 değeri ile iyi sonuçlar elde etmiştir. Saldırı parametresi ise fonksiyonlara bağlı olarak 1.5'e yaklaştığında optimum sonuca doğru yakınsadığı tablo ve grafiklerde verilmiştir. Benzer şekilde, multimodal kıyaslama testi sonuçlarında, seyir parametresi 0.75 değeri ile benzer şekilde iyi sonuçlar hesaplamıştır. Fonksiyonların özelliklerine bağlı olarak, değer 1.5'e yaklaştıkça saldırı parametresinin değerinin daha iyi bir çözüm bulduğu tablo ve grafiklerde gösterilmiştir. In this study, in order to improve the performance of the Golden Eagle Optimization (GEO) algorithm, the parameters of the algorithm were optimized. In this way, it is predicted that the best value of the algorithm's parameter will be obtained and the algorithm will perform a more stable operation for the obtained parameter values. The algorithm’s parameter optimization is used in many studies. There are two different parameter values of the GOE algorithm. These parameters are attack and cruise, respectively. Cruise parameter value is between [0.5-1] and attack parameter value is between [0.5-2]. Experimental studies were carried out on 23 different benchmark functions for each parameter value of the algorithm. In the experimental study results, the values of the best parameters were tried to be determined. It is shown in the tables and graphics that the solutions converge to the optimum result when the cruise parameter approaches 0.75 and the attack parameter 1.5 for the unimodal benchmark test functions. Similarly, for multimodal benchmark functions, it is seen in the tables and graphs that the attack parameter is 1.5 and the cruise parameter is 0.75. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|