Güncel Metasezgisel Algoritmalarının Performansları Üzerine Karşılaştırılmalı Bir Çalışma

Abstract

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.

Deni̇z Yirticilari Algori̇tmasi İle Türki̇ye’ni̇n Enerji̇ Talebi̇ni̇n Tahmi̇n Edi̇lmesi̇ne Yöneli̇k Kapsamli Bi̇r Çalişma

“…MPA, 2020 yılında önerilmiş güçlü bir metasezgisel algoritmadır. Yapısında barındırdığı üç farklı arama stratejisi sayesinde benchmark problemlerinin optimizasyonunda (Arslan, 2023), yapay sinir ağlarının eğitilmesinde (Baştemur Kaya, 2023;Ikram vd., 2022), öznitelik seçim problemlerinde (Abd Elminaam vd., 2021), görüntü işleme problemlerinde (Abdel-Basset vd., 2022), parametre tahmini problemlerinde (Abdel-Basset vd., 2021) ve çok amaçlı problemlerin çözümünde (Jangir vd., 2023;Zhong vd., 2021) başarılı olduğu görülmüştür.…”

“…Yukarıdaki birinci model avların konumlarının 𝑼 ⃗⃗ vektörüne göre rastgele olarak dağılma olasılığını ifade eder. İkinci modeldeki r1 ve r2 ise av matrisinin rastgele indisleridir (Arslan, 2023).…”