Çok Merkezli Girdap Arama Algoritması
Multi-Centered Vortex Search Algorithm
Yazar: Sağ, Tahir
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 8 No. 2, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Çok-Merkezli Girdap Arama Algoritması,Girdap Arama Algoritması,Meta-sezgisel Optimizasyon,Meta-sezgisel Optimizasyon ; Multi-Centered Vortex Search Algorithm,Vortex Search Algorithm,Metaheuristic Optimization,Metaheuristic Optimization

Girdap Arama Algoritması (GAA) karıştırılan sıvılarda oluşan girdap deseninden esinlenerek yakın zamanda geliştirilmiş tek-çözüm temelli meta-sezgisel bir optimizasyon algoritmasıdır. GAA algoritmasında, bir merkez etrafında iteratif olarak adaptif adım-boyutu ayarlaması ile daraltılan bir yarıçap içinde üretilen komşu çözümler aracılığıyla arama işlemi gerçekleştirilir. Bu strateji, algoritmaya bir kolaylık ve hız kazandırmasına rağmen ekstremum noktası fazla olan problemlerde yerel optimumlara takılma riski oluşturmaktadır. Bu çalışmada, bu dezavantajı gidermek ve GAA algoritmasının arama hassasiyetini iyileştirmek amacıyla bir modifikasyon önerilmektedir. Öncelikle arama uzayı birbiriyle örtüşmeyen 4 farklı alt-bölgeye ayrılır. Daha sonra, standart merkez noktası ile birlikte her bir alt-bölgede birer tane olmak üzere toplam 5 merkez noktası tanımlanır. Her merkezin yarıçap uzunluğu bulunduğu bölgenin aralığına göre ayrı ayrı hesaplanır. Böylece birbirinden bağımsız 5 girdap oluşturularak aday çözüm çeşitliliği arttırılmış olur. Düşük yerellikten faydalanılan ilk iterasyonlar boyunca bu 5 girdap paralel şekilde çalıştırılır. Toplam iterasyon sayısının yarısından sonra, merkez sayısı 2’ye indirilerek yüksek yerellikten daha etkin faydalanılması sağlanır. Önerilen Çok-Merkezli Girdap Arama Algoritması (ÇM-GAA) 50 test fonksiyonu üzerinde 50’şer defa bağımsız şekilde çalıştırılmış ve istatistiksel değerler hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar standart GAA ile karşılaştırıldığında; önerilen ÇM-GAA algoritması hemen hemen tüm fonksiyonlarda kayda değer bir iyileştirme sağlayarak ciddi bir başarı göstermiştir.

Vortex Search (VS) is a recently developed single-solution meta-heuristic optimization algorithm inspired by the vortex pattern in the mixed fluids. In the VS algorithm, the search is performed by neighbor-solutions generated within a radius decreased by iteratively adaptive step-length adjustment around a center. Although this strategy provides simplicity and speed to the algorithm, it poses a risk of falling into local optimums for problems having many extrema. In this study, a modification is proposed to overcome this disadvantage and improve the search capability of the GAA algorithm. First, the search space is divided into 4 different sub-regions that do not overlap each other. Next, five center points are identified, one per each sub-region, along with the standard center point. The radius length of each center is calculated separately according to the range of the region where it is located. Thus, 5 independent vortices are created to increase the variety of candidate solutions. These 5 vortices are run in parallel during the initial iterations, which benefit from low locality. After half of the total number of iterations, the number of centers is reduced to 2, enabling higher localization to be utilized more effectively. The proposed Multi-Centered Vortex Search Algorithm (MC-VS) was run 50 times independently on 50 test functions and statistical values were calculated. When the results were compared with the standard GAA; the proposed MC-VS algorithm has shown a significant success by providing a significant improvement in almost all functions.