Analysis, test and management of the metaheuristic searching process: an experimental study on SOS
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2020
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
In a search process, getting trapped in a local minimum or jumping the global minimum problems are also one of the biggestproblems of meta-heuristic algorithms as in artificial intelligence methods. In this paper, causes of these problems are investigatedand novel solution methods are developed. For this purpose, a novel framework has been developed to test and analyze the metaheuristic algorithms. Additionally, analysis and test studies have been carried out for Symbiotic Organisms Search (SOS)Algorithm. The aim of the study is to measure the mimicking a natural ecosystem success of symbiotic operators. Thus, problemsin the search process have been discovered and operators' design mistakes have been revealed as a case study of the developedtesting and analyzing method. Moreover, ways of realizing a precise neighborhood search (intensification) and getting rid of thelocal minimum (increasing diversification) have been explored. Important information that enhances the performance of operatorsin the search process has been achieved through experimental studies. Additionally, it is expected that the new experimental testmethods developed and presented in this paper contributes to meta-heuristic algorithms studies for designing and testing.
Bir arama sürecinde, yerel minimum tuzağına düşmek ya da küresel minimum noktasını atlamak tıpkı yapay zeka yöntemlerinde olduğu gibi meta-sezgisel algoritmaların en büyük sorunlarından biridir. Bu çalışmada, bu sorunların nedenleri araştırılmış ve yeni çözüm yöntemleri geliştirilmiştir. Bu amaçla, meta-sezgisel algoritmaları test ve analiz etmek için yeni bir çerçeve geliştirilmiştir. Ayrıca yeni ve güçlü bir meta-sezgisel yöntem olan Simbiyotik Organizmalar Arama (SOS) Algoritması için analiz ve test çalışmaları yapılmıştır. Çalışmanın amaçlarından biri, simbiyotik operatörlerin doğal ekosistem taklit başarısını ölçmektir. Böylece, arama sürecindeki problemler keşfedilmiş ve geliştirilen test ve analiz yönteminin bir örneği olarak operatörlerin tasarım hataları ortaya çıkmıştır. Dahası, kesin bir komşuluk arayışını gerçekleştirme ve yerel minimumdan kurtulma yolları (çeşitliliği arttırmak) araştırılmıştır. Araştırma sürecindeki operatörlerin performansını arttıran önemli bilgiler deneysel çalışmalarla sağlanmıştır. Ayrıca, bu çalışmada geliştirilen ve sunulan yeni deneysel test yöntemlerinin, tasarım ve test için meta-sezgisel algoritma çalışmalarına katkıda bulunması beklenmektedir.
Bir arama sürecinde, yerel minimum tuzağına düşmek ya da küresel minimum noktasını atlamak tıpkı yapay zeka yöntemlerinde olduğu gibi meta-sezgisel algoritmaların en büyük sorunlarından biridir. Bu çalışmada, bu sorunların nedenleri araştırılmış ve yeni çözüm yöntemleri geliştirilmiştir. Bu amaçla, meta-sezgisel algoritmaları test ve analiz etmek için yeni bir çerçeve geliştirilmiştir. Ayrıca yeni ve güçlü bir meta-sezgisel yöntem olan Simbiyotik Organizmalar Arama (SOS) Algoritması için analiz ve test çalışmaları yapılmıştır. Çalışmanın amaçlarından biri, simbiyotik operatörlerin doğal ekosistem taklit başarısını ölçmektir. Böylece, arama sürecindeki problemler keşfedilmiş ve geliştirilen test ve analiz yönteminin bir örneği olarak operatörlerin tasarım hataları ortaya çıkmıştır. Dahası, kesin bir komşuluk arayışını gerçekleştirme ve yerel minimumdan kurtulma yolları (çeşitliliği arttırmak) araştırılmıştır. Araştırma sürecindeki operatörlerin performansını arttıran önemli bilgiler deneysel çalışmalarla sağlanmıştır. Ayrıca, bu çalışmada geliştirilen ve sunulan yeni deneysel test yöntemlerinin, tasarım ve test için meta-sezgisel algoritma çalışmalarına katkıda bulunması beklenmektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
[No Keywords]
Kaynak
Politeknik Dergisi
WoS Q Değeri
N/A
Scopus Q Değeri
Cilt
23
Sayı
2
