Yazışmaların yapılacağı yazar: Bilal alataş. balatas
Yüklə 249,48 Kb. Pdf görüntüsü
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- Anahtar Kelimeler
- Elif VAROL 1 , Bilal ALATAŞ 2*
| 133
* Yazışmaların yapılacağı yazar: Bilal ALATAŞ. balatas@firat.edu.tr; Tel: (424) 237 00 00 (5599)
Matematiksel programlama olarak da bilinen optimizasyon, bir amaç (değerlendirme) fonksiyonuna göre bir problemde belirli aralıktaki sayısal değerlerin en uygununu seçen işlemler topluluğudur. Optimizasyon problemleri için birçok algoritma önerilmiştir. Bu algoritmaların çoğu sistemin modeli ve amaç fonksiyonu için matematiksel modellere ihtiyaç duymaktadır. Sürü zekâsına dayalı algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimum ya da optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Matematiksel modelin çıkarılamadığı durumlarda kabul edilebilir sürede sonuç elde edebilmek amacıyla genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılır. Genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları, biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı, kimya tabanlı, spor tabanlı ve matematik tabanlı olmak üzere sekiz farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir. Bu çalışmada, sürü zekâsı optimizasyon algoritmalarının en güncellerinden biri olan kuş sürüsü optimizasyon algoritması ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu algoritmanın performansı, farklı boyutlardaki tek modlu ve çok modlu kalite testi fonksiyonları kullanılarak test edilmiştir. Yapılan deneylerde, optimuma yakınsama eğilimi ve elde edilen sonuç değerleri, performans ölçütü olarak kullanılmıştır. İnceleme sonuçları karşılaştırmalı tablolar aracılığıyla sunulmuş ve yorumlanmıştır. Bu algoritma ile hem tek modlu hem de çok modlu kalite testi fonksiyonlarında diğer sürü zekâsı algoritmalarından çok daha iyi sonuçlar elde edildiği için, algoritmanın ileride birçok problemde etkili olarak kullanılacağı beklenmektedir. Anahtar Kelimeler: Sürü Zekâsı; Optimizasyon; Kuş Sürüsü Algoritması; Kalite Testi Fonksiyonları Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması
1 , Bilal ALATAŞ 2* 1 Kırklareli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü, Kırklareli 2 Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü, Elazığ
Makale Gönderme Tarihi: 02.07.2016 Makale Kabul Tarihi: 05.10.2016 Cilt: 8,
1, 3-9 Mart 2017 133-146
134 E. Varol, B. Alataş
Giriş En temel tanımı ile optimizasyon eldeki az miktardaki verileri en optimum biçimde kullanmaktır (Bunday, 1984). Kısaca
optimizasyon matematiksel olarak bir fonksiyonun minimize veya maksimize edilmesi işlemidir (Kahaner vd., 1989). Optimizasyonun bir başka tanımı ise “en iyi amaç kriterinin en iyi değerini veren kısıtlardaki değişkenlerin değerini bulmaktır” (Himmelblau, 1989). Özetle optimizasyonun tanımını en iyi sonuçları içeren işlemler topluluğu şeklinde yapabiliriz (Rao, 1978). Optimizasyon problemlerinde ilk yapılması gereken, amaç fonksiyonunu seçmektir. Amaç fonksiyonu olası çözümlerin kalitesini ve performansını belirlemektedir. Kâr, zaman gibi herhangi bir özelliği ya da özellikler grubunu yansıtan sayısal bir ifade, amaç fonksiyonun sonucu olabilir. Hedef, değişkenlerin en uygun değerlerini bulmaktır. Amaç fonksiyonları problemin çeşidine göre bir maksimizasyon ya da minimizasyon fonksiyonu olabilmektedir. göre amaç
fonksiyonlarının hesaplanması sırasında bazı kısıtlara dikkat edilmesi gerekmektedir. Uygunluk fonksiyonlarında ise çözüm
uzayındaki bütün değişkenler değil, bu kısıtlara uyan değişkenler kullanılmaktadır.
Bir optimizasyon probleminde değişkenlerin, kısıtların ve
amaç fonksiyonlarının tanımlanması modelleme olarak adlandırılmak- tadır. Bütün optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılabilecek genel bir optimizasyon algoritması yoktur. Probleme dayalı olarak kullanılabilecek çeşitli optimizas- yon algoritmaları vardır. Probleme göre bu algoritmanın seçimi kullanıcı tarafından yapılmaktadır ve problemi çözme konusunda önemli bir etkiye sahiptir.
Optimizasyon algoritmaları genellikle tekrarlamalıdır. Rastgele ya da belirli bir değer ile başlayan iterasyonlar program boyunca en iyi sonucu bulmayı hedeflemektedir. Bir iterasyondan, diğer bir iterasyona geçiş bütün optimizasyon algoritmalarında farklılık göster- mektedir. Algoritmaların bazıları bir önceki iterasyondaki bulduğu sonucu direk olarak kullanırken, diğerleri her bir iterasyonda bağımsız çözümler elde etmektedir. Etkin bir optimizasyon algoritmasında olması gereken temel özellikler şunlardır (Rao, 1978):
• Geniş bir uygulama alanına sahip olmalıdırlar. • Çok fazla hesaplama zamanı ve hafızası gerektirmemeliler. • Verilerdeki hatalardan veya matematiksel yuvarlamalardan çok etkilenmeden detaylı çözümler bulabilmelidirler.
Metasezgisel son zamanlarda etkili olarak birçok kompleks arama ve optimizasyon problemlerinde çözüm yöntemi
olarak kullanılmaktadır. Bunların nedeni şu şekilde özetlenebilir (Altunbey ve Alataş, 2015):
• Eş zamanlı olarak, farklı tipte karar değişkenleri, amaç fonksiyonu ve kısıtlayıcı fonksiyonları olması durumunda probleme uygulanabilecek genel çözüm stratejileri sunmaktadırlar. • Çözüm stratejileri amaç fonksiyonu ve kısıtlayıcı fonksiyonların tipine ve problemi modellemede kullanılan değişkenlerin tipine bağlı değildir. • Çözüm uzayı tipine, karar değişken sayısına ve kısıtlayıcı fonksiyon sayısına bağlı değildir. • Sistemin modeli ve amaç fonksiyonu için kurulması zor olan ve bazen de kurulup da çözüm zamanı maliyeti çok yüksek olduğundan kullanılamayan çok iyi
tanımlanmış matematiksel modellere ihtiyaç duymamaktadır. • Hesaplama güçleri iyidir yani aşırı derecede hesaplama zamanına ihtiyaç duymazlar. • Dönüşümleri ve adaptasyonları kolaydır. • Klasik algoritmalardaki gibi verilen bir probleme bir çözüm algoritması uyarlamada geçerliliğinin onaylanması zor olabilen bazı varsayımları gerektirmemektedir. • Klasik algoritmalardaki gibi ilgilenilen problem üzerinde değişiklik gerektirmemek- tedir. Farklı türdeki problemleri çözmek için kendilerini adapte ederler.
Yüklə 249,48 Kb. Dostları ilə paylaş:
|