JAYA algoritmasının bir yerel arama yöntemi ile iyileştirilmesi
Optimization of JAYA algorithm with a local search method
- Tez No: 908543
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRCAN YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Algoritma, Benchmark, Expensive optimizasyon, JAYA, Yerel arama, Algorithm, Benchmark, Expensive optimization, JAYA, Local search
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
JAYA algoritması, yeni geliştirilen bir meta-sezgisel algoritmadır ve kontrol parametreleri gerektirmez. Bir algoritma, arama sırasında en iyi çözümlere doğru hareket eder ve en kötülerden uzaklaşır. Bu çalışma, orijinal JAYA optimizasyon algoritmasına göre geliştirilmiş ve hibritleştirlmiş bir JAYA optimizasyon algoritması önermektedir. Yerel arama yöntemlerinde üç tanesini içerir. Beta-Hill Climbing (BH), JAYA 'ya Nelder-Mead yöntemini ve Quasi-Newton'un yerel arama yöntemini JAYA eklemiştir. JAYA-BH'nin performansı IEEE ait olan CEC 2015 Expensive optimizasyon ölçüt seti 15 blackbox (Kara Kutu) test fonksiyonu test edilmiştir, 10 ve 30 boyutlar için iyileştirmeleri değerlendirilmiş. Önerilen algoritmanın performansı, JAYA varyantları ve bazı meta-sezgisel algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Analiz ve deney sonuçları, önerilen iyileştirmelerin JAYA algoritmasının performansını artırdığını göstermiştir. JAYA-BH, diğer algoritmalardan daha iyi sonuçlar verilmiştir.
Özet (Çeviri)
The JAYA algorithm is a recently-created meta-heuristic algorithm that doesn't need any particular parameters. Throughout the search process, an algorithm moves away from the worst solutions and move toward the best ones. Building upon the foundation of the original JAYA optimization method, this thesis suggests an enhanced version. Three enhancements to local search techniques are included. Quasi-Newton's local search method, the Nelder-Mead method and Beta-Hill Climbing (BH) were added to the original JAYA algorithm. Improvements for 10 and 30 dimensions were examined using the IEEE Congress on Evolutionary Computing (CEC) benchmark set. CEC 2015 Expensive test functions were used to assess the hybrid JAYA-BH's performance and was evaluated with 15 CEC 2015 Expensive test functions. The suggested algorithm's performance is evaluated against several meta-heuristic algorithms and JAYA variations. Analysis and test findings demonstrated that the suggested modifications enhanced the JAYA algorithm's performance. JAYA-BH outperformed other algorithms in its results.
Benzer Tezler
- Benign prostat hiperplazisi ve prostat kanserinde PSA ve PAP'ın karşılaştırılması ve etkileyen faktörler
Başlık çevirisi yok
A. EKREM PİRSELİMOĞLU
- Burç (Gaziantep batısı) dolayının jeolojisi
Başlık çevirisi yok
MERYEM BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Jeoloji MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiGenel Jeoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. ERKAN KARAMAN
- Bir ütopya olarak gerilla sanatı ve gerilla reklamcılığın yarattığı distopya
Guerilla art as an utopia in relation to guerilla advertising as a dystopia
AYŞE BAYSAN YÜKSEL