Yüksek Boyutlu Test Fonksiyonlarında Ağaç Tohum Algoritmasının Performans Analizi
Performance Analysis of Tree Seed Algorithm in High Dimensional Test Functions
Yazar: Beşkirli, Mehmet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Tree Seed Algorithm,Optimization,Test Functions ; Ağaç Tohum Algoritması,Optimizasyon,Test Fonksiyonları

Gelişen teknoloji ilebirlikte ortaya çıkan problemlerin klasik yöntemler ile çözümü gün geçtikçezorlaşmaktadır. Klasik optimizasyon teknikleri, problem boyutunun büyük olmasıve çözüm uzayının geniş olması gibi nedenlerden dolayı yetersiz kalmaktadır. Bunedenle klasik optimizasyon metotları ile gerçek dünya problemlerini çözmek çokzaman almakta ve etkili bir şekilde çözülememektedir. Bu gibi sorunlarinsanoğlunu kesin çözüme değil optimizasyon yöntemleri ile bulunabilecek en iyiçözüme doğru yöneltmektedir. Optimizasyon, eldeki kısıtlı imkanları en iyi şekilde kullanarak mümkünolan en iyi sonucu elde etme olarak tanımlanmaktadır. Optimizasyon yöntemimeta-sezgisel algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Böylece genelolarak popülasyon tabanlı algoritmalar olarak adlandırılan birçok yenialgoritma önerilmiştir. Popülasyon tabanlı olan ağaç tohum algoritmasımeta-sezgisel algoritmalardan bir tanesidir ve sürekli optimizasyonproblemlerini çözmek için kullanılan ve aynı zamanda yeni çıkan algoritmalardanbiridir. Ağaç tohum algoritması ağaçlar ile tohumlar arasındaki bağlantıdanesinlenmiş olup her çevrimde her ağaç için belirli sayıda tohum üretilmektedir.Bu çalışmada ağaç tohum algoritması ile geliştirilmiş ağaç tohum algoritması onfarklı test fonksiyonları için kullanılmıştır. Problem boyut 100 olarak alınmışve algoritmanın popülasyon sayıları sırasıyla 10, 30 ve 50 olarak kabuledilmiştir. Algoritmanın ST parametre değeri orijinal hali olan 0.1 değerikabul edilmiştir. Algoritmalar aynı koşullarda 30 kez MATLAB programındaçalıştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde geliştirilmiş ağaç tohumalgoritmasının orijinal ağaç tohum algoritmasına göre daha iyi bir sonuç eldeettiği görülmüştür.

With the developing technology, the problems that arise with classical methods become more and more difficult. Classical optimization techniques are inadequate due to the large size of the problem and the large solution space. Therefore, solving real world problems with classical optimization methods is time consuming and cannot be solved effectively. Such problems lead human beings to the best solution that can be found by optimization methods rather than the exact solution. Optimization is defined as achieving the best possible results by making the most of the limited possibilities available. Optimization method is realized by using meta-heuristic algorithms. Thus, many new algorithms, generally called population-based algorithms, have been proposed. The population-based tree seed algorithm is one of the meta-heuristic algorithms and is one of the new algorithms used to solve continuous optimization problems. The tree seed algorithm is inspired by the connection between the trees and the seeds and a certain number of seeds are produced for each tree per cycle. In this study, tree seed algorithm developed with tree seed algorithm was used for ten different test functions. The problem size was taken as 100 and the population numbers of the algorithm were accepted as 10, 30 and 50 respectively. The ST parameter value of the algorithm is accepted as its original value of 0.1. The algorithms were run in MATLAB program 30 times under the same conditions. When the obtained results were examined, it was seen that the improved tree seed algorithm obtained a better result than the original tree seed algorithm.