BÜYÜK ÖLÇEKLİ SÜREKLİ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİ İÇİN ELİT BİREY TABANLI YAPAY ARI KOLONİSİ ALGORİTMASI

Authors : Doğan AYDIN, Ümit GÜVEN

Pages : 235-248

Doi:10.31796/ogummf.878991

View : 12 | Download : 9

Publication Date : 2021-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Optimizasyon problemlerinde boyutu büyüdükçe çözümleri de zorlaşmaktadır. Bu problemlerin üstesinden gelmek için sürü zekâsı algoritmalarından faydalanılabilir. Birçok sürü zekâsı algoritmalarından bir tanesi de Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony, ABC) algoritmasıdır. Büyük ölçekli optimizasyon problemlerinde yapay arı kolonisi algoritmasından faydalanabilmek için orijinal ABC algoritmasında bazı iyileştirmeler yapmak gerekmektedir. Bu çalışmada, ABC algoritması için yapılan iyileştirmeler “Elit Ajan Tabanlı Kendi Kendine Uyarlanabilir Yapay Arı Kolonisi Algoritması’ adını verdiğimiz yeni bir ABC algoritması içerisinde tanımlanmıştır. Klasik ABC algoritmalarından farklı olarak işçi ve gözcü arı adımlarında farklı arama denklemleri kullanılmış ve bu arama denklemlerinde elit bireylerden yararlanılmıştır. Ayrıca bir yerel arama tekniği ile algoritma performansı güçlendirilmiştir. Algoritmalara ait parametre değerlerinin doğru olarak seçilmesi algoritmaların başarısında büyük etkiye sahiptirler. Bu çalışmada irace aracı kullanılarak algoritmaya ait parametreler en iyi bir şekilde ayarlanmaya çalışılmıştır. Geliştirdiğimiz algoritma büyük ölçekli sürekli optimizasyon fonksiyonlarını barındıran SOCO11 ölçüt fonksiyon kümesinde test edilmiştir. Elde ettiğimiz sonuçlar ABC algoritmalarıyla ve SOCO11 yarışmasına katılan algoritmalar ile karşılaştırılmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Keywords : Yapay Arı Kolonisi, Sürü Zekâsı, Büyük Ölçekli Optimizasyon, Sürekli Optimizasyon, SOCO11