Tek Modlu ve Çok Modlu Kıyaslama Fonksiyonlarını Kullanan Biyoloji Tabanlı Metasezgisel Optimizasyon Algoritmalarının Performans Karşılaştırması

Abstract

Optimizasyon günümüzde hayatımızın hemen her alanında kullanılmakta ve hayatımızı kolaylaştırmaktadır. Optimizasyon genellikle klasik ve sezgisel optimizasyon teknikleri olarak incelenmektedir. Klasik optimizasyon yöntemleri gerçek dünya mühendislik problemlerinde etkili değildir. Bu yöntemler doğaları gereği matematiksel bir modele ihtiyaç duyarlar. Matematiksel modelin oluşturulamadığı yada oluşturulsa bile etkili bir zamanda çözüm üretilemeyeceği anlarda bu problemlerin çözümünde metasezgisel optimizasyon yöntemleri günümüzde sıklıkla kullanılmaya başlamıştır. Bu yöntemler tüm mühendislik problemlerinde etkili sonuçları doğaları gereği üretemezler. Bundan dolayı sürekli olarak yeni metasezgisel optimizasyon yöntemleri araştırılmaktadır. Bu çalışmada da son yıllarda geliştirilen ve etkili sonuçlar üreten beş adet algoritmanın başarımlarını karşılaştırmak amacıyla kalite test fonksiyonları kullanılmıştır. Bu fonksiyonlardan elde edilen sonuçlar bu çalışmada paylaşılmıştır. Yapay Sinek Kuşu Optimizasyon Algoritması’nın (YSA) diğer metasezgisel algoritmalardan daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Optimization is used in almost every aspect of our lives today and makes our lives easier. Optimization is generally studied as classical and heuristic optimization techniques. Classical optimization methods are not effective in real-world engineering problems. These methods, by their nature, require a mathematical model. Metaheuristic optimization methods have started to be used frequently today in the solution of these problems when a mathematical model cannot be created or a solution cannot be produced in an effective time even if it is created. These methods, by their nature, cannot produce effective results in all engineering problems. Therefore, new metaheuristic optimization methods are constantly being researched. In this study, quality test functions have been used to compare the performances of five algorithms that have been developed in recent years and produce effective results. The results obtained from these functions are shared in this study. It has been observed that the Artificial Hummingbird Optimization Algorithm (AHA) gives better results than other metaheuristic algorithms.