AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIt has been shown that for these algorithms in order to give optimum results is dependendent to the parameters used in the algorithms.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Optimization is defined as a process of searching the best solution of a function which has one or more variable under some constraints. There are classical solution methods and heuristic optimization algorithms in order to solve optimization problems. Recently, it has been developed a lot of optimization algorithms inspired from nature. Most of the living being in the nature has been successful to survive perfect designs accomplishing to take maximum performance from minimum resource. The cooperative behavior of animals for finding foods is called swarm intelligence. In this study, recently developed optimization algorithms especially inspired from nature have been researched. It has been shown that for these algorithms in order to give optimum results is dependendent to the parameters used in the algorithms.
Özet
Matematiksel olarak Optimizasyon, bir yada daha fazla bağımsız değişkene sahip olan bir fonksiyonun verilen kısıtlayıcı şartlar altındaki en iyi çözümünü arama işlemi olarak tanımlanabilir. Optimizasyon problemlerini çözmek için sezgisel optimizasyon algoritmaları ve klasik çözüm yöntemleri mevcuttur. Ancak son yıllarda özellikle doğal süreçlerden esinlenilmiş birçok optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Doğadaki birçok canlı sahip oldukları kusursuz tasarımlarıyla var olan kaynakları minimum kullanarak, maksimum performans elde etmeyi başararak en zorlu şartlarda bile hayatta kalmayı başarmıştır. Canlıların koordineli hareket ederek özellikle yiyecek bulmada gösterdikleri zeka, “sürü zekası”(swarm intelligence) olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada özellikle son yıllarda geliştirilen ve doğadan esinlenen optimizasyon algoritmaları, bu algoritmaların uygulama alanları ve performans analizleri incelenmiştir.