Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2017 / Cilt: 17 - Sayı: 3

A Novel Opposite-Based Meta-Heuristic Algorithm for Numerical Function Optimization

Nümerik Fonksiyonların Optimizasyonu için Karşıt Tabanlı Yeni Bir Meta- Sezgisel Algoritma

Pages
922–937
DOI
—

Abstract

In this study, Opposite Based Learning concept (OBL) which is one of the approaches to increase the performance of meta-heuristic algorithms, has been applied to Gravitational Search Algorithm (GSA). This new algorithm that came out has been called Opposite Based Gravitational Search Algorithm (ObGSA). In the study OBL has been applied to GSA in two different ways and these were called as ObGSA-1 and 2 respectively. In ObGSA-1 while in the first population formation of GSA half of the agent have been assigned randomly, the other half has been located according to the symmetry of these agents. Whereas in ObGSA-2 in the first population the opposite locations of all the agents that were formed randomly have been defined and the first population has been formed with the agents whose compliance value were higher. ObGSA-1 and 2 have been applied to three test functions with different structures successfully for stability and performance analysis. Compared with GSA, ObGSA-1 and 2 have caught better results in shorter time. When the approaches have been evaluated among themselves, the result that has been reached is that ObSA-2 has a better and more stable structure than ObSA-1

Özet

Bu çalışmada literatürde meta-sezgisel algoritmaların performanslarını artırmaya yönelik yaklaşımlardan biri olan zıt konumlu öğrenme kavramı (OBL), yerçekimsel arama algoritmasına (GSA) iki farklı şekilde uygulanmıştır. Birinci yaklaşım da (ObGSA-1), ilk popülasyonunun oluşturulmasında ajanların yarısı rastgele atanırken, diğer yarısı bu ajanların simetrisine konumlandırılmıştır. İkinci yaklaşımda (ObGSA-2) ise ilk popülasyonda, rastgele olarak oluşturulan bütün ajanların zıt konumları belirlenmiş ve uygunluk değeri daha yüksek olan ajanlarla ilk popülasyon oluşturulmuştur. Bu yaklaşımlarla performans ve kararlılık açısından algoritma iyileştirilmiştir. Ortaya çıkan bu yeni algoritmaya zıt konumlu yerçekimsel arama algoritması (Opposite Based Gravitational Search Algorithm-ObGSA) adı verilmiştir. Performans analizi için ObGSA üç farklı yapıdaki test fonksiyonlarına uygulanmıştır. Bu sonuçlara geliştirilen her iki yaklaşımda (ObGSA-1, ObGSA-2), GSA'ya göre daha iyi sonuçlar vermiştir. İki yaklaşım kendi aralarında değerlendirildiğinde ise ObSA-2 yaklaşımının, ObGSA-1 yaklaşımına göre daha iyi değerler yakaladığı ve daha kararlı bir yapı olduğu sonucuna varılmıştır