Birçok gerçek dünya problemi bir optimizasyon problemi olarak formüle edilebilir ve genel olarak bazı kısıtlamalara sahiptirler. Bu kısıtlamaların üstesinden gelmek için, kısıtlama yöntemleri ve bazı modifikasyonlar kullanarak doğa esinli algoritmalar kısıtlı optimizasyona uyarlanmıştır. Bu çalışmada, yeni ortaya çıkan bir optimizasyon tekniği olan fil sürü optimizasyonu algoritması ile kısıtlı optimizasyon problemlerini çözmek için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Temel EHO'nun yanı sıra, iki EHO varyantı (EHO-NoB ve GL-EHO) bu yaklaşımla kısıtlı optimizasyona uyarlanmıştır. İyi bilinen on üç kısıtlı test fonksiyonu, algoritmaların performanslarını analiz etmek için kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, GL-EHO'nun temel EHO ve diğer algoritmalardan daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, GL-EHO sonuçları literatürdeki başka bir EHO varyantının sonucuyla karşılaştırılabilir düzeydedir.
Many real-world problems can be formulated as an optimization problem and they have some constraints generally. To overcome these constraints, bio-inspired algorithms are adapted to constrained optimization using constraint handling methods and some modifications. In this study, a new approach is developed to solve constrained optimization problems with elephant herding optimization algorithm which is a newly-emerging optimization technique. Besides the basic EHO, two EHO variants (EHO-NoB and GL-EHO) are adapted to constrained optimization with this approach. The well-known thirteen constrained benchmark functions are used to analysis the performances of algorithms. Experimental results show that the GL-EHO has a better performance than the basic EHO and other algorithms. In addition, the results of GL-EHO are comparable level with the result of another EHO variant in the literature.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|