Atıf Sayısı
4
Görüntüleme
24
İndirme
1
Kuş ve balık sürülerinin davranışlarından esinlenilerek geliştirilmiş bir yöntem olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) hızlı yakınsayan bir algoritma olması sebebi ile son yıllarda Genetik Algoritma (GA) ve Benzetim Tavlama (BT) algoritmalarının ardından en çok çalışılan sezgisel optimizasyon algoritması olmuştur. Bu çalışmada, literatürde yer alan test problemleri önce standart PSO ile ve daha sonra PSO’da yaptığımız bir iyileştirme ile geliştirilen yeni algoritma ile çeşitli değişken sayıları için çözülmüş ve bu iki algoritmanın performansı mukayese edilmiştir. Problemlerin optimum çözümlerinin standart sapması, en iyi çözüm, ortalama çözüm süreleri tablo halinde sunulmuştur. Sonuçlardan görüleceği üzere geliştirilen PSO algoritmasının standart PSO’ya göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
Because it is a rapidly approaching algorithm, which is a method developed inspired by the behavior of birds and fish breeds, it has been the most studied intuitive optimization algorithm in recent years after the algorithms of Genetic Algorithm (GA) and Similarity Treatment (BT). In this study, the test problems in literature were solved for various variable numbers with the new algorithm developed first with the standard PSO and then with an improvement we did in the PSO, and the performance of these two algorithms was compared. The standard deviation of the optimal solutions to problems, the best solution, the average solution times are presented in the table. The results show that the developed PSO algorithm has shown better results than the standard PSO.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
