Application of Outlander Algortihm on Non-Aggressive Selection Methods

Abstract

Genetic Algorithms (GAs), one of the most frequently used methods in optimization problems, stochastically select the appropriate individuals in order to find the optimum point that is searched. By choosing the most appropriate individuals in each iteration, it aims to find the optimum or near optimum point. Hence, it is significantly important to have a decent selection method in order to operate GAs effectively. The goal of this paper is to improve Outlander algorithm which was already proposed. The performance of the improvised Outlander algorithm is compared with previously proposed selection methods; Aggressive, Non-Aggressive selection methods, and the most commonly used standard selection methods; Roulette Wheel, Linear Ranking and Tournament, as well as the Outlander algorithm. It is observed that the improved algorithm has pronounced advantages over the compared algorithms.

Özet

Optimizasyon problemlerinde sıklıkla kullanılan yöntemlerden biri olan Genetik algoritmalar, rassallıktan yararlanarak, aranan optimum nokta için en uygun bireyleri seçerler. Böylelikle, her bir tekrarlamada en uygun bireyleri seçerek, optimum noktayı bulmayı ya da optimum değere yaklaşmayı amaçlamaktadır. Bundan dolayı, genetik algoritmaların etkili bir biçimde çalışması için iyi bir seçim yöntemine sahip olmak algoritmanın başarımı açısından büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, önceden sunmuş olduğumuz Yabancı seçim yönteminin iyileştirilmesidir. Sunulan iyileştirilmiş algoritmanın performansı, önceden sunulmuş olan Saldırgan seçim yöntemleri, Saldırgan olmayan seçim yöntemleri ve Yabancı seçim yöntemi ile yaygın olarak kullanılan seçim yöntemlerinden; rulet tekeri, doğrusal sıralama ve turnuva metotlarının performansları ile karşılaştırılmıştır. Sunulan iyileştirilmiş algoritmanın, kıyaslanan algoritmalar üzerinde bariz üstünlüğü gözlemlenmiştir.