Journals / Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2020 / Cilt: 32 Sayı: 2

Performance Analysis of Multiobjective Golden Sine Algorithm with Chaotic Map

Kaotik Haritalı Çok Amaçlı Altın Sinüs Algoritmasının Performans Analizi

Eyüp Eröz(FIRAT ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-2670-0606
Pages
391–402
Publication Date
2020-09-24
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In this study, the effects of chaotic maps on the new and successful Multiobjective Golden Sine Algorithm (MOGoldSA) were investigated.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Multiobjective optimization is the process of producing solutions suitable for limited or unconstrained problems with more than one purpose.
📊
Key Findings & Data:In intuitive multi-objective optimization, the randomly generated number string is of great importance in obtaining solutions close to the global optimum.
💡
Conclusion & Impact:In this study, the effects of chaotic maps on the new and successful Multiobjective Golden Sine Algorithm (MOGoldSA) were investigated.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kaotik Haritalar · Çok Amaçlı Optimizasyon · Sezgisel Yöntemler

Abstract

Multiobjective optimization is the process of producing solutions suitable for limited or unconstrained problems with more than one purpose. In intuitive multi-objective optimization, the randomly generated number string is of great importance in obtaining solutions close to the global optimum. Collecting the randomly generated number string in a certain area increases the risk of diverging from the global optimum. Therefore, the numbers produced are not the same and have a spread spectrum affects the performance of heuristic optimization algorithms. Chaotic maps are discrete time systems and the numbers produced with chaotic maps have a wide spectrum and are not periodic. Due to the nature of chaos-based optimization algorithms, it has become a subject to be examined in the solution of optimization problems due to factors such as being able to escape local minimums and being fast and flexible. Therefore, in intuitive multi-purpose optimization algorithms, it is aimed to reduce the risk of getting stuck in the local optimum by using chaotic map. In this study, the effects of chaotic maps on the new and successful Multiobjective Golden Sine Algorithm (MOGoldSA) were investigated.

Özet

Çok amaçlı optimizasyon birden fazla amacı olan kısıtlı veya kısıtsız problemlere uygun çözümler üretme işlemidir. Sezgisel çok amaçlı optimizasyonda global optimuma yakın çözümler elde etmede rastgele üretilen sayı dizesi büyük öneme sahiptir. Rasgele üretilen sayı dizesinin belli bir alanda toplanması, global optimumdan uzaklaşma riskini arttırmaktadır. Bu nedenle üretilen sayıların aynı olmaması ve yayılmış bir spektruma sahip olması sezgisel optimizasyon algoritmalarının performansını etkilemektedir. Kaotik haritalar ayrık zamanlı sistemlerdir ve kaotik haritalarla üretilen sayılar geniş bir spektruma sahip olup periyodik değildir. Kaos temelli optimizasyon algoritmaları doğası gereği lokal minimumlardan kaçabilme, hızlı ve esnek olabilme gibi faktörlerden dolayı optimizasyon problemlerinin çözümünde incelemeye değer bir konu haline gelmiştir. Bu nedenle sezgisel çok amaçlı optimizasyon algoritmalarında, kaotik harita kullanılarak lokal optimuma takılma riskinin azaltılması hedeflenmiştir. Bu çalışmada kaotik haritaların, yeni ve başarılı olan Çok Amaçlı Altın Sinüs Algoritması (MOGoldSA) üzerindeki etkileri incelenmiştir.

🔖

Cite This Article

Eröz, E., Tanyıldızı, E., *, E. E. (2020). Performance Analysis of Multiobjective Golden Sine Algorithm with Chaotic Map. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 32 Sayı: 2, 391–402. https://doi.org/10.35234/fumbd.762763

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. Tanyıldızı E, Demir G. Nümerik Optimizasyon için Kaotik Altın Sinüs Algoritması Fırat Üniversitesi Müh. Bil. Dergisi 31(1), 91-97, 2019 [2] Danqing G.; Junping W.; Jun H.; Renmin H.; Maoqiang S; Chaotic-NSGA-II: An effective algorithm to solve multi-objective optimization problems. 2010 International Conference on Intelligent Computing and Integrated Systems.