Görüntüleme
117
İndirme
14
Sesli Dinleme
1
Alpha Male Genetic Algorithms are sexist and population based optimization tools that mimic the swarm behavior of animals. The algorithm consists on a socially partitioned population of individuals where the partitions are formed by sexual selection of females. In this paper, we suggest to use Linear Crossover and Hooke-Jeeves method for crossover and hybridization operators of Alpha Male Genetic Algorithms, respectively. We perform a simulation study using a set of well-known test functions to reveal performance differences between the specialized algorithm and some other well-known optimization techniques including Genetic Algorithms, Differential Evolution, Particle Swarm Optimization, and Artificial Bee Colony Optimization. Simulation results show that the specialized algorithm outperforms its counterparts in most of the cases.
Alpha male genetic algorithms are a community-based optimization tool that observes gender differences and imitates the movements of animal groups. The algorithm is based on the socially divided individual communities that women form by the choice of spouses. In the study, the Alfa male genetic algorithm was recommended to use the Hooke-Jeeves Method as a cross- and hybridization operator, respectively. In the framework of the study, a simulation study was carried out with known test functions to identify performance differences between customized algorithms and known algorithms such as Genetic algorithms, Differential Evolution, Particular Tissue Optimization and Artificial Bee Colony Optimization. The simulation results showed that the customized algorithm performs better in most cases.
Alfa erkek genetik algoritmalar cinsiyet farkı gözeten ve hayvan gruplarının hareketlerini taklit eden topluluk tabanlı bir optimizasyon aracıdır. Algoritma, dişilerin eş seçimi ile oluşturduğu sosyal olarak bölünmüş birey topluluklarına dayanmaktadır. Çalışmada, Alfa Erkek Genetik Algoritma’nın çaprazlama ve hibritleşme operatörü olarak sırasıyla Doğrusal Çaprazlama ve Hooke-Jeeves yöntemi kullanılması önerilmiştir. Çalışma kapsamında özelleştirilmiş algoritma ile Genetik Algoritmalar, Diferansiyel Evrim, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu gibi iyi bilinen algoritmalar arasındaki performans farklılıklarını ortaya çıkarabilmek için bilinen test fonksiyonları ile bir simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonuçları, özelleştirilmiş algoritmanın çoğu durumda daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.
Alan : Eğitim Bilimleri; Filoloji; Güzel Sanatlar; Hukuk; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
