Geliştirilmiş Atom Arama Optimizasyon Algoritması ile Çok Katmanlı Algılayıcı Eğitimi

Authors : Davut İZCİ

Pages : 71-79

View : 16 | Download : 8

Publication Date : 2021-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu makalede atom arama optimizasyonu insert ignore into journalissuearticles values(ASO); ve benzetilmiş tavlama insert ignore into journalissuearticles values(SA); algoritmalarının hibritleştirilmesiyle geliştirilen ve iASO olarak isimlendirilen yeni bir hibrit algoritma ele alınmaktadır. SA tekniğinin kullanımı ile ASO algoritmasının arama yeteneği güçlendirilmiştir. Önerilen hibrit algoritmanın doğrusal olmayan sistemleri optimize etmedeki yeteneğini gözlemlemek üzere çok katmanlı algılayıcıyı insert ignore into journalissuearticles values(MLP); eğiticisi olarak kullanılmıştır. Iris, Balloon, XOR, Breast Cancer ve Heart olmak üzere çeşitli veri kümeleri kullanılmış ve elde edilen sonuçlar orijinal ASO, sinüs kosinüs algoritması insert ignore into journalissuearticles values(SCA);, parçacık sürüsü optimizasyonu insert ignore into journalissuearticles values(PSO);, karınca kolonisi optimizasyonu insert ignore into journalissuearticles values(ACO); ve gri kurt optimizasyonu insert ignore into journalissuearticles values(GWO); gibi rekabetçi algoritmalar kullanılarak oluşturulmuş diğer MLP eğiticileri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen yaklaşımla daha düşük ortalama kare hatasının insert ignore into journalissuearticles values(MSE); ortalama ve standart sapmasının elde edildiğini göstermiş ve dolayısıyla daha iyi performansının olduğunu açıkça göstermiştir.
Keywords : Çok katmanlı algılayıcı, sezgisel üstü algoritmalar, atom arama optimizasyonu, benzetilmiş tavlama algoritması