Views
6
Günümüzde, metasezgiseller optimizasyon problemlerinin çözümünde çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada sürü zekasından ve doğadaki canlıların yiyecek arama davranışlarından esinlenerek geliştirilen üç yeni metasezgisel (Afrika Akbabaları Optimizasyon Algoritması (African Vulture Optimization Algorithm, AVOA), Geliştirilmiş Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (Improved Gray Wolf Optimization Algorithm, I-GWO) ve Deniz Avcıları Algoritması (Marine Predators Algorithm, MPA)), kıyaslamalarda en çok kullanılan metasezgisellerden biri olan Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (Particle Swarm Optimization, PSO) ile kıyaslanmıştır. Deneysel çalışmalara göre, AVOA ve MPA’nın diğer algoritmalara göre daha başarılı sonuçlara sahip olduğu görülmektedir. Sonuçların istatiksel anlamlılığı, Friedman ve Wilcoxon işaretli sıralar testleri ile değerlendirilerek bu iki algoritmanın üstünlüğü kanıtlanmıştır.
Nowadays, metaheuristics play a very important role in solving optimization problems. In this study, Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO), one of the most commonly used metaheuristics, was compared in three new metaheuristic (African Vulture Optimization Algorithm-AVOA, Improved Gray Wolf Optimization Algorithm- I-GWO and Marine Predators Algorithm-MPA) comparisons inspired by swarm intelligence and foraging behavior of creatures in nature. According to the experimental studies, AVOA and MPA achieve more successful results than other algorithms. The statistical significance of the results was evaluated using the Friedman Wilcoxon signed-rank test, and the significant superiority of these two algorithms was proven.
Field : Fen Bilimleri ve Matematik
Journal Type : Ulusal
Article Detail 
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Cite
Print This Page
Share
Mendeley
