YAPAY ARI KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE YAPILAN GELİŞTİRMELER VE SONUÇLARI

Özet

Optimizasyon algoritmalarında genel olarak çoğu problem türünde iyi performans sağlayıp sağlayamadığının analiz edilmesi ve literatürdeki algoritmalarla kıyaslanarak davranışlarının incelenmesi gerekir. Bu nedenle optimizasyon türlerinden biri olan ve arıların yiyecek arama davranışlarını modelleyen Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritmasının ilk literatüre girişinden son zamanlardaki gelişim sürecine kadar Performans Analizi yapılmıştır. Karaboğa tarafından 2005 yılında ortaya çıkarılan ABC’nin son yıllarda yapılan çalışmalar sonucunda yeni çözümleri bulma mekanizmasının çok iyi olduğu fakat yerel araştırma yapma mekanizmasının geliştirilebileceğini ortaya koymuştur. Algoritmanın klasik hali ve geliştirilen süreçler test problemlerinde belirli parametreler dikkate alınarak incelenmiş ve hangi iyileştirmenin standart ABC’ye göre daha iyi çözümler ürettiği gösterilmiştir.

Abstract

In optimization algorithms, it is generally necessary to analyze whether it provides good performance in most problem types and to analyze its behavior by comparing with the algorithms in the literature. For this reason, performance analysis of Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, which is one of the optimization types modeling the bee's food search behaviors, have been made. The ABC, discovered by Karaboğa in 2005, is a good mechanism for finding new solutions. However, there is a need for improvements in ABC with respect to local research. The classical state of the algorithm and the developed processes have been examined by taking into account the specific parameters in the test problems and it has been shown that which improvement produces better solutions than standard ABC.