ÇOK AMAÇLI OPTİMİZASYON ALGORİTMASI: MOGOLDSA

Abstract

Çok amaçlı optimizasyon problemlerin karmaşıklığı, çatışması, geniş çözüm uzayına sahip olması ve tek bir çözüm yerine bir çözüm kümesine ihtiyaç duyulması nedeniyle oldukça zordur. Literatürdeki çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının tüm problemler için aynı derecede etkili çözümler üretememektedir. Bu durum yeni çok amaçlı optimizasyon algoritmalarına ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, literatürde bulunan başarılı bir optimizasyon algoritması olan matematiksel tabanlı Altın Sinüs Algoritması(Gold-SA)' nın, çok amaçlı problemler için geliştirilmiş hali olan Çok Amaçlı Altın Sinüs Algoritması (MOGoldSA) önerilmiştir. MOGoldSA ve literatürde yer edinmiş 5 adet metasezgisel çok amaçlı optimizasyon algoritması ile karşılaştırılmıştır. Bunlar sırasıyla: Çok Amaçlı Karınca Aslanı Optimizasyonu(MOALO), Çok Amaçlı Yusufçuk Algoritması(MODA), Çok Amaçlı Çekirge Optimizasyonu Algoritması (MOGOA), Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritma II (NSGA II) Ve Güçlü Evrimsel Pareto Algoritması-2(SPEA2) algoritmalarıdır. Bu çalışmada, karşılaştırmanın doğruluğunu göstermek için 22 farklı test fonksiyonu kullanılmıştır. Performans değerlendirmesinde ise 6 farklı performans kriteri: Genel Uzaklık (GD), Ters Genel Uzaklık (RGD), Maksimum Yayılma (MS), Yayılma (S), Boşluk (SP), Hipervolume (HV) ve hız kullanılmıştır. Çalışma sonucunda MOGoldSA problemlerin çoğunluğunda en iyi sonuca ulaşırken, diğerlerinde de oldukça rekabetçi bir performans sergilemiştir. Elde edilen başarılı sonuçlar önerilen algoritmanın çok amaçlı optimizasyon problemleri için kullanılabilir olduğunu göstermiştir.

It is very difficult to find suitable solutions for multi-objective optimization problems. Because of the complexity, conflict, wide solution space of the problems and the need for a solution set instead of a single solution, it is difficult for the multi-objective optimization algorithms in the literature to obtain equally effective solutions for all problems. This shows the need for new multi- objective optimization algorithms. In this study, the multiobjective Gold Sine Algorithm (MOGoldSA), a mathematical based Gold Sine Algorithm (Gold-SA) which is a successful optimization algorithm in the literature, is proposed. MOGoldSA and 5 metaheuristic multiobjective optimization algorithms in the literature. These are: Multiobjective Ant Lion Optimization (MOALO), Multiobjective Dragonfly Algorithm (MODA), Multiobjective Grasshopper Optimization Algorithm (MOGOA), Non-dominant Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) and Strong Pareto Evolution Algorithm-2 (SPEA2) algorithms. In this study, 22 different test functions were used to demonstrate the accuracy of the comparison. For performance evaluation, 6 different performance measure: Generational Distance (GD), Reverse Generational Distance (RGD), Maximum Spread (MS), Spread (S), Spacing (SP) and Hypervolume (HV) and velocity were used. As a result of this study, MOGoldSA achieved the best results for the majority of the problems and showed a very competitive performance in the others. Successful results showed that the proposed algorithm can be used for multi-objective optimization problems.