SAYISAL SINIRLAMALI OPTIMIZASYON İÇİN BALİNA OPTİMİZASYON ALGORİTMASI

Özet

Balina optimizasyon algoritması (BOA) son zamanlarda geliştirilen nature-inspired tabanlı meta-sezgisel bir optimizasyon algoritmasıdır. Algoritma kambur balinaların avlanırken kullandıkları kabarcık avlanma stratejilerinden esinlenerek 2016 yılında geliştirilmiştir. Geliştirilen her algoritmanın performansını ortaya çıkarmak için, optimizasyon test problemleri üzerinde test edilmesi gerekmektedir. Biz bu çalışmamızda, BOA sınırlamasız optimizasyona adapte ederek, literatürde sıkça kullanılan 13 sınırlamalı test problemleri üzerinde test edilmiştir. Elde edilen deneysel test sonuçları ayrıntılı olarak sunulmuştur. Ayrıca BOA’ nın deneysel test sonuçları, literatürden alınan diğer meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının sonuçları ile kıyaslanmış ve algoritmanın başarımı gösterilmiştir.

Abstract

Whale Optimization Algorithm (WOA), WOA is a recently developed, nature-inspired, meta-heuristic optimization algorithm. The algorithm was developed in 2016, inspired by bubble hunting strategies used by humpback whales.To determine the performance of each optimization algorithm developed, they should be tested on a differenttype of optimization test problems. In this paper, we aim to investigate and analyze WOA logarithm on constrained optimization the performance and accuracy of the proposed method are examined on 13 (G1-G13) constrained numerical benchmark functions, and the obtained results are compared with other meta-heuristic optimization algorithms which taken from the literature. The experimental results show that WOA has low performance on constrained optimization

Anahtar kelimeler: Balina optimizasyon algoritması, meta-sezgisel algortimalar, sınırlamalı test prolemleri