- Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 28 Issue: 2
- Evrimsel algoritmalar için yeni bir meta-iyileştirici: bipolar eşleşme eğilimi
Evrimsel algoritmalar için yeni bir meta-iyileştirici: bipolar eşleşme eğilimi
Authors : Mashar Cenk GENCAL, Mustafa ORAL
Pages : 313-323
View : 10 | Download : 4
Publication Date : 2022-04-30
Article Type : Research
Abstract :Evrimsel Algoritmalar üzerine yapılan son araştırmalar, bu algoritmaların performansının, genellikle, uygun parametre yapılandırmalarının seçilmesine bağlı olduğunu göstermektedir. Araştırmacılar, ya literatürdeki benzer araştırma alanlarına bakarak ya da Izgara Arama’da (Grid Search) olduğu gibi uygun parametreleri tek tek deneyerek bu parametre yapılandırmalarını bulmaya çalışmışlardır. Ancak, parametrenin tek tek aranması zahmetli ve zaman alıcıdır; bu nedenle, meta-optimizasyon teknikleri, bir algoritmanın parametrelerini ayarlamak için yaygın olarak kullanılan yöntemler haline gelmiştir. Meta-optimizasyon teknikleri, yaygın olan iki biçimde sınıflandırılabilirler: çevrimdışı (algoritma başlamadan önce bir algoritmanın parametrelerini ayarlamak) ve çevrimiçi (çalışma sırasında parametreleri ayarlamak). Bu makalede, bir Genetik Algoritmanın (GA) seçim yöntemi olarak, Bipolar Eşleşme Eğilimi (BMT) algoritması seçilmiştir. Oluşan yeni algoritma, GA-BMT olarak adlandırılmış ve çevrimiçi meta-iyileştirici olarak ilk kez kullanılmıştır. Ayrıca makale, 17 test fonksiyonu için Standart GA’nın (SGA) en iyi parametre ayarlarının bulunmasında, iki arama algoritması (Izgara Arama, Kabadan İnceye Arama) ve üç meta-optimizasyon yöntemini (SGA, Parçacık Sürü Optimizasyonu, GA-BMT) kullanmakta ve sonuçlarını karşılaştıran bir çalışma sunmaktadır. Bununla birlikte, elde edilen sonuçları anlamlandırmak için istatistiksel testler, Friedman ve Wilcoxon İşaretli Sıralar, kullanılmıştır. Elde edilen tüm sonuçlar incelendiğinde, GA-BMT’nin makul bir başarı sunduğu aşikârdır.Keywords : Genetik algoritmalar, Izgara arama, Kabadan inceye arama, Meta-Optimizasyonu, Parçacık sürü optimizasyonu