Kendinden uyarlamalı bir diferansiyel gelişim algoritması tasarımı ve gerçeklenmesi
A self-adaptive differential evolution algorithm design and implementation
Yazar: HATEM DUMLU
Danışman: DOÇ. DR. GÜRCAN YAVUZ
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüz dünyasında insan nüfusunun artması üretim sektöründen ulaşım sektörüne, sağlık sektöründen kimya endüstrisine, yenilenebilir enerji kaynaklarından ağır sanayiye kadar insanoğlunun yaşamını ilgilendiren neredeyse her alana duyulan ihtiyacı artırmıştır. Bu çeşitlilikte talep edilen ihtiyaçlar, bazı problemleri de beraberinde getirmiştir. Bu problemler optimizasyon algoritmaları ile maliyeti azaltma, verimi artırma ya da bunları optimuma getirme şeklinde çözüme kavuşturulmaktadır. Bu problemleri çözmek için birçok optimizasyon algoritması yaklaşımı vardır. Bu optimizasyon yaklaşımlarının çoğunu meta sezgisel algoritmalar oluşturur. Diferansiyel Gelişim (DG) Algoritması da bir meta sezgisel algoritmadır. DG algoritması kolay kullanılabilirliği ve hızlı yakınsama özelliği ile bilinir. Fakat DG algoritması evrimsel süreç boyunca sabit tutulan çok az parametreye sahip olduğundan bu parametreleri doğru bir şekilde ayarlamak algoritmanın performansı açısından ayrı bir problemdir. Bu sebeple araştırmacılar kendinden uyarlanabilen kontrol parametreli DG algoritmaları üzerine çalışmalar yürütmektedir. Bu çalışmada kendinden uyarlamalı bir diferansiyel gelişim algoritması tasarımı yapılmış ve gerçeklenmiştir. İlk adımda diferansiyel gelişim algoritmasının mutasyon evresine farklı bir mutasyon stratejisi uygulanmış ve CEC 2019 ölçüt seti fonksiyonlarında test edilmiş ve literatürdeki Genişletilmiş Balina Optimizasyon Algoritması-GBOA (Whale Optimization Algorithm Modified Mutualism-WOAmM), Balina Optimizasyon Algoritması-BOA (Whale Optimization Algorithm-WOA), Güve Alevi Optimizasyon Algoritması-GAOA (Moth Flame Optimization-MFO), Kelebek Optimizasyon Algoritması-KOA (Butterfly Optimization Algorithm-BOA), Sinüs Kosinüs Algoritması-SKA (A Sine Cosine Algorithm-SCA) ve JAYA algoritması ile karşılaştırılmıştır. CEC 2019 ölçüt seti 50 boyutta test edilmiştir. İkinci adımda ise bu DG algoritmasına rekabetçi yerel arama stratejisi de eklenerek CEC 2014 ölçüt seti fonksiyonlarında test edilmiş ve literatürdeki SHADE (Success-History based Adaptive Differential Evolution), L-SHADE (SHADE with Linear Population Size Reduction), PADE (Parameter Adaptive Differential Evolution) ve LPalmDE (Parameters with Adaptive Learning Mechanism Differential Evolution) algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. CEC 2014 ölçüt seti ise 30 ve 50 boyutta test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre önerilen kendinden uyarlamalı DG algoritması "ortalama" ve "en iyi" sonuçlarda kıyaslanan algoritmalara karşı ilk sırada yer almıştır.

Abstract:
The increasing of  human population has increased the demand for almost every area of human life in the production sector, transportation sector, health sector, chemical industry, renewable energy sources, heavy industry etc. These demands have led to some problems. These problems are solved by optimization algorithms by reducing cost, increasing efficiency or making them optimum values. There are many optimization algorithm approaches to solve these problems. Most of these optimization approaches are meta heuristic algorithms. Differential Evolution (DE) Algorithm is also a meta heuristic algorithm. The DE algorithm is known for its ease of use and fast convergence. However, since the DE algorithm has very few parameters that are kept constant throughout the evolutionary process, accurately tuning these parameters is a particular problem for the performance of the algorithm. For this reason, researchers have been working on DE algorithms with self-adaptive control parameters. In this study, a self-adaptive differential evolution algorithm is designed and implemented. In the first step, a different mutation strategy was applied to the mutation phase of the differential evolution algorithm and tested on CEC 2019 benchmark set functions and compared with Whale Optimization Algorithm Modified Mutualism-WOAmM, Whale Optimization Algorithm-WOA, Moth Flame Optimization Algorithm-MFO, Butterfly Optimization Algorithm-BOA, A Sine Cosine Algorithm-SCA and JAYA algorithms in the literature. CEC 2019 benchmark functions tested on 50 dimensions. In the second step, a competitive local search strategy was added to this DE algorithm and tested on the CEC 2014 benchmark functions and compared with SHADE (Success-History based Adaptive Differential Evolution), L-SHADE (SHADE with Linear Population Size Reduction), PADE (Parameter Adaptive Differential Evolution) and LPALMDE (Parameters with Adaptive Learning Mechanism Differential Evolution) algorithms in the literature. The CEC 2014 benchmark functions was tested in 30 and 50 dimensions. According to the results, the proposed self-adaptive DE algorithm ranked first in the "average" and "best" results against the compared algorithms.