Güncel Metasezgisel Algoritmalarının Performansları Üzerine Karşılaştırılmalı Bir Çalışma
Autor: | Sibel Arslan |
---|---|
Jazyk: | English<br />Turkish |
Rok vydání: | 2023 |
Předmět: |
african vulture optimization algorithm
improved gray wolf optimization algorithm marine predators algorithm particle swarm optimization afrika akbabaları optimizasyon algoritması geliştirilmiş gri kurt optimizasyon algoritması deniz avcıları algoritması parçacık sürü optimizasyon algoritması Technology Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040 Science Science (General) Q1-390 |
Zdroj: | Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 11, Iss 4, Pp 1861-1884 (2023) |
Druh dokumentu: | article |
ISSN: | 2148-2446 |
DOI: | 10.29130/dubited.1150453 |
Popis: | Günümüzde, metasezgiseller optimizasyon problemlerinin çözümünde çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada sürü zekasından ve doğadaki canlıların yiyecek arama davranışlarından esinlenerek geliştirilen üç yeni metasezgisel (Afrika Akbabaları Optimizasyon Algoritması (African Vulture Optimization Algorithm, AVOA), Geliştirilmiş Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (Improved Gray Wolf Optimization Algorithm, I-GWO) ve Deniz Avcıları Algoritması (Marine Predators Algorithm, MPA)), kıyaslamalarda en çok kullanılan metasezgisellerden biri olan Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (Particle Swarm Optimization, PSO) ile kıyaslanmıştır. Deneysel çalışmalara göre, AVOA ve MPA’nın diğer algoritmalara göre daha başarılı sonuçlara sahip olduğu görülmektedir. Sonuçların istatiksel anlamlılığı, Friedman ve Wilcoxon işaretli sıralar testleri ile değerlendirilerek bu iki algoritmanın üstünlüğü kanıtlanmıştır. |
Databáze: | Directory of Open Access Journals |
Externí odkaz: |