SavedAdd your journal

Journals / Politeknik Dergisi / 2022 / Cilt: 25 - Sayı: 1

Time-varying Random Inertia Weighted Jaya Algorithm for the Solution of Global Optimization Problems

Küresel Optimizasyon Problemlerinin Çözümü İçin Zamanla Değişen Rastgele Atalet Ağırlıklı Jaya Algoritması

Mehmet Fatih TEFEK
Pages
123–135
Publication Date
2022-03-01
DOI
—
🏛️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)

Geliştirilen ZR-Jaya algoritmasında zamanla değişen rastgele atalet ağırlığı faktörünün oldukça etkili olduğu ve uygulanabilir olduğu deneysel çalışmalarla tespit edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Jaya algoritması küresel optimizasyon problemlerini çözmek için son zamanlarda sıklıkla kullanılan popülasyon tabanlı bir optimizasyon algoritmasıdır.
📊
Key Findings & Data:Geliştirilen algoritmanın başarısı YAK, PSO, Jaya ve Jaya’nın diğer ağırlık stratejileriyle kıyaslanmış ve sonuçlar çizelgelerde verilmiş ve grafiklerle gösterilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Geliştirilen ZR-Jaya algoritmasında zamanla değişen rastgele atalet ağırlığı faktörünün oldukça etkili olduğu ve uygulanabilir olduğu deneysel çalışmalarla tespit edilmiştir.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Jaya · atalet ağırlığı · optimizasyon

Özet

Jaya algoritması küresel optimizasyon problemlerini çözmek için son zamanlarda sıklıkla kullanılan popülasyon tabanlı bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu çalışmada küresel optimizasyon problemlerinin çözümü için zamanla değişen rastgele atalet ağırlıklı Jaya (ZR-Jaya) algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmada Jaya’ya göre optimizasyon problemlerini daha erken iterasyonlarda çözmek, yakınsama süresini azaltmak ve daha iyi çözüm elde etmek amaçlanmıştır. ZR-Jaya deneysel çalışmalar için literatürde iyi bilinen on adet kıyaslama fonksiyonu ile bu fonksiyonların birleşiminden oluşan beş adet kompozit küresel optimizasyon problemlerine uygulanmıştır. ZR-Jaya algoritmasının bulduğu sonuçlar Yapay Arı Kolonisi (YAK), Parçacık Sürü Optimizasyon (PSO), Jaya algoritmaları ve Jaya’nın güncelleme prosedürüne eklenen rastgele atalet ağırlıklı Jaya (RAA-Jaya), doğrusal azalan atalet ağırlıklı Jaya (DAAA-Jaya) ve karmaşık atalet ağırlıklı Jaya (KAA-Jaya) ile karşılaştırılmıştır. Geliştirilen algoritmanın başarısı YAK, PSO, Jaya ve Jaya’nın diğer ağırlık stratejileriyle kıyaslanmış ve sonuçlar çizelgelerde verilmiş ve grafiklerle gösterilmiştir. Deneysel çalışma sonuçlarına göre ZR-Jaya’nın PSO, YAK, Jaya ve Jaya’nın diğer ağırlık stratejilerinden, tek-yerel noktalı fonksiyonlarda başarı performans sayısı oranı %75, çok-yerel noktalı fonksiyonlarda ise %61,11 olmuştur. Geliştirilen ZR-Jaya algoritmasında zamanla değişen rastgele atalet ağırlığı faktörünün oldukça etkili olduğu ve uygulanabilir olduğu deneysel çalışmalarla tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

TEFEK, M. F. (2022). Time-varying Random Inertia Weighted Jaya Algorithm for the Solution of Global Optimization Problems. Politeknik Dergisi, Cilt: 25 - Sayı: 1, 123–135. https://ajindex.com/articles/422241

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Yılmaz S. and Küçüksille E. U., "A new modification approach on bat algorithm for solving optimization problems", Applied Soft Computing, 28: 259-275, (2015)
  2. Kennedy J. and Eberhart R., "Particle swarm optimization", Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, Perth, 4: 1942-1948, (1995)
  3. Karaboga D. and Akay B., "A Survey: Algorithms Simulating Bee Swarm Intelligence”, Artificial Intelligence Review, 31: 68-85, (2009)
  4. Venkata R. R., "Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems", International Journal of Industrial Engineering Computations, 7: 19-34, (2016)
  5. Venkata R. R. and Saroj A., "A self-adaptive multi-population based Jaya algorithm for engineering optimization", Swarm and Evolutionary Computation, 37: 1-26, (2017)
  6. Bhoye M., Pandya M. H., Valvi S., Trivedi I. N., Jangir P., and Parmar S. A., "An emission constraint Economic Load Dispatch problem solution with Microgrid using JAYA algorithm", 2016 International Conference on Energy Efficient Technologies for Sustainability (ICEETS), Nagercoil, 497-502, (2016)
  7. Huang C., Wang L., Yeung R. S., Zhang Z., Chung H. S., and Bensoussan A., "A Prediction Model-Guided Jaya Algorithm for the PV System Maximum Power Point Tracking", IEEE Transactions on Sustainable Energy, 9 (1): 45-55, (2018)
  8. Gao K., Zhang Y., Sadollah A., Lentzakis A., and Su R., "Jaya, harmony search and water cycle algorithms for solving large-scale real-life urban traffic light scheduling problem", Swarm and Evolutionary Computation, 37: 58-72, (2017)
  9. Öztürk H. T. and Türkeli E., "Tabanında Anahtar Kesiti Bulunan Betonarme İstinat Duvarlarının Jaya Algoritmasıyla Optimum Tasarımı", Politeknik Dergisi, 22 (2) 2147-9429, (2019)
  10. Gao K., Sadollah A., Zhang Y., Su R., and Li K. G. J., "Discrete Jaya algorithm for flexible job shop scheduling problem with new job insertion", 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), Singapore, 1-5, (2016)
  11. Wang L. and Huang C., "A novel Elite Opposition-based Jaya algorithm for parameter estimation of photovoltaic cell models", Optik, 155: 351-356, (2018)
  12. Migallón H., Jimeno-Morenilla A., Sánchez-Romero J. L., and Belazi A., "Efficient parallel and fast convergence chaotic Jaya algorithms", Swarm and Evolutionary Computation, 56: 1-17, (2020)
  13. Xin J., Chen G., and Hai Y., "A Particle Swarm Optimizer with Multi-stage L