KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2022 / Cilt: 10 - Sayı: 1

Kapasitesiz Tesis Yerleşim Problemleri Üzerinde İkili Arşimet Optimizasyon Algoritmalarının Kapsamlı Bir Karşılaştırması

A Comprehensive Comparison of Binary Archimedes Optimization Algorithms on Uncapacitated Facility Location Problems

Ahmet Cevahir CINAR
Sayfa
27–38
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

İkili optimizasyon problemleri için özel parametre analizleri, TF9 transfer fonksiyonu ile üretilmiş olan en iyi varyantta (BAOA9) gerçekleştirilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları, NP-zor sürekli optimizasyon problemlerinin çözümünde yaygın olarak kullanılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, sürekli değerleri ikili değerlere eşlemek için 17 transfer fonksiyonu (TF1-TF17) kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:İkili optimizasyon problemleri için özel parametre analizleri, TF9 transfer fonksiyonu ile üretilmiş olan en iyi varyantta (BAOA9) gerçekleştirilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İkili optimizasyon · Kapasitesiz tesis yerleşimi problemi · Arşimet optimizasyon algoritması

Özet

Meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları, NP-zor sürekli optimizasyon problemlerinin çözümünde yaygın olarak kullanılmaktadır. Oysa gerçek dünyada pek çok optimizasyon problemi ayrıktır. Kapasitesiz tesis yerleşimi problemi, saf bir ayrık ikili optimizasyon problemidir. Arşimet optimizasyon algoritması (AOA), yakın zamanda geliştirilmiş bir meta-sezgisel optimizasyon algoritmasıdır ve AOA'nın ikili bir varyantı yoktur. Bu çalışmada, sürekli değerleri ikili değerlere eşlemek için 17 transfer fonksiyonu (TF1-TF17) kullanılmıştır. UFLP'leri çözmek için AOA'nın (BAOA1-BAOA17) 17 ikili varyantı önerilmiştir. 16 ila 100 boyutlu UFLP'ler, AOA'nın ikili varyantları ile çözülmüştür. Durağan ve durağan olmayan transfer fonksiyonları çözüm kalitesi açısından karşılaştırılmıştır. Durağan olmayan transfer fonksiyonları, sabit transfer fonksiyonlarından daha iyi çözümler üretmiştir. İkili optimizasyon problemleri için özel parametre analizleri, TF9 transfer fonksiyonu ile üretilmiş olan en iyi varyantta (BAOA9) gerçekleştirilmiştir.

Abstract

Metaheuristic optimization algorithms are widely used in solving NP-hard continuous optimization problems. Whereas, in the real world, many optimization problems are discrete. The uncapacitated facility location problem (UFLP) is a pure discrete binary optimization problem. Archimedes optimization algorithm (AOA) is a recently develop metaheuristic optimization algorithm and there is no binary variant of AOA. In this work, 17 transfer functions (TF1-TF17) are used for mapping continuous values to binary values. 17 binary variants of AOA (BAOA1- BAOA17) are proposed for solving UFLPs. 16 to 100-dimensional UFLPs were solved with binary variants of AOA. Stationary and non-stationary transfer functions were compared in terms of solution quality. The non-stationary transfer functions were produced better solutions than stationary transfer functions. Peculiar parameter analyzes for binary optimization problems were performed in the best variant (BAOA9) produced with TF9 transfer function.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

CINAR, A. C. (2022). Kapasitesiz Tesis Yerleşim Problemleri Üzerinde İkili Arşimet Optimizasyon Algoritmalarının Kapsamlı Bir Karşılaştırması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 1, 27–38. https://ajindex.com/articles/493818

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (1)

  1. T. Sağ, "Çok Merkezli Girdap Arama Algoritması," Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, vol. 8, no. 2, pp. 1279-1294, 2020. [2]M. S. Kiran, "TSA: Tree-seed algorithm for continuous optimization," Expert Systems with Applications, vol. 42, no. 19, pp. 6686-6698, 2015. [3]I. Gungor, B. G. Emiroglu, A. C. Cinar and M. S. Kiran, "Integration search strategies in tree seed algorithm for high dimensional function optimization," International Journal of Machine Learning and Cybernetics, vol. 11, no. 2, pp. 249-267, 2020. [4]S. A. Uymaz, G. Tezel and E. Yel, "Artificial algae algorithm (AAA) for nonlinear global optimization," Applied Soft Computing, vol. 31, pp. 153-171, 2015. [5]O. FINDIK, "Bull optimization algorithm based on genetic operators for continuous optimization problems," Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, vol. 23, 2015. [6]G. Yildizdan and Ö. K. Baykan, "A novel modified bat algorithm hybridizing by differential evolution algorithm," Expert Systems with Applications, vol. 141, p. 112949, 2020. [7]H. T. KAHRAMAN, "Rulet Elektromanyetik Alan Optimizasyon (R-EFO) Algoritması," Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, vol. 8, no. 1, pp. 69-80, 2020. [8]E. Kaya, S. A. Uymaz and B. Kocer, "Boosting galactic swarm optimization with ABC," International Journal of Machine Learning and Cybernetics, vol. 10, no. 9, pp. 2401-2419, 2019. [9]M. N. Demir and Y. Altun, "Otonom Araçla Genetik Algoritma Kullanılarak Haritalama ve Lokasyon," Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, vol. 8, no. 1, pp. 654-666, 2020. [10]A. C. Cinar, "Training Feed-Forward Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Networks with a Tree-Seed Algorithm," Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 45, no. 12, pp. 10915-10938, 2020. [11]M. E. Bayrakdar and A. Çalhan, "Artificial bee colony–based spectrum handoff algorithm in wireless cognitive radio networks," International Journal of Communication Systems, vol. 31, no. 5, p. e3495, 2018. [12]F. A. Hashim, K. Hussain, E. H. Houssein, M. S. Mabrouk and W. Al-Atabany, "Archimedes optimization algorithm: a new metaheuristic algorithm for solving optimization problems," Applied Intelligence, pp. 1-21, 2020. [13]A. O. Dundar, M. A. Şahman, M. Tekin and M. S. Kıran, "A comparative application regarding the effects of traveling salesman problem on logistics costs," International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, vol. 7, no. 4, pp. 207-2015, 2019. [14]A. C. Cinar,