Gradyan Tabanlı Optimize Edici Algoritmasının Parametre Ayarlaması
Parameter Adjustment of Gradient Based Optimizer Algorithm
Yazar: Beşkirli, Mehmet; Tefek, Mehmet Fatih
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 28, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Optimizasyon,Gradyan tabanlı optimize edici,Test fonksiyonları,Algoritma parametre ayarı ; Optimization,Gradient based optimizer,Benchmark functions,Algorithm parameter setting

Bu çalışmada, popülasyon tabanlı yeni bir meta-sezgisel optimizasyon algoritması olan gradyan tabanlı optimize edici (GBO) algoritmasının olasılık parametresi ayarı yapılmıştır.  Gradyan tabanlı Newton yönteminden ilham alan GBO, gradyan arama kuralı (GAK) ve yerel kaçış operatörü (YKO) olmak üzere iki ana operatör kullanır. Gradyan arama kuralında, uygulanabilir alanda daha iyi arama yapmak ve daha iyi konumlar elde etmek için vektörlerin hareketi kontrol edilir. Arama eğilimini arttırmak ve GBO'nun yakınsamasını hızlandırmak amacıyla, GAK, gardyan tabanlı (GT) yöntemi konseptine dayalı olarak önerilmiştir. GAK, arama uzayında daha iyi konumlar elde etmek için keşif eğilimini geliştirmek ve yakınsama oranını hızlandırmak için gradyan tabanlı yöntemi kullanır. YKO operatörü, çözümün konumunu önemli ölçüde değiştirebilmektedir. YKO operatöründe rastgele değerlerle kıyaslanmak üzere olasılık parametresi (pr∈ (0,1)) kullanılmaktadır. Olasılık parametresi GBO’nun çalışma performansına etkisini anlayabilmek için on iki adet tek modlu ve on iki adet çok modlu test fonksiyonları kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda olasılık parametre değerleri sırasıyla 0,1, 0,3, 0,5, 0,7 ve 0,9 olarak alınmıştır. GBO algoritmasında olasılık parametresinin önemli bir faktör olduğu ve GBO’nun çalışma performansını önemli ölçüde etkilediği belirlenmiştir. Ek olarak olasılık parametresinin 0,9 değerine yaklaştığında GBO’nun tek modlu ve çok modlu test fonksiyon sonuçlarında daha iyi değerler hesapladığı grafik ve tablolarla gösterilmiştir.

In this study, the probability parameter of the gradient-based optimizer (GBO) algorithm, which is a new population-based meta-heuristic optimization algorithm, is adjusted. Inspired by the gradient-based Newtonian method, GBO uses two main operators, the gradient search rule (GSR) and the local escape operator (LEO). In the gradient search rule, the movement of vectors is controlled in order to better search and obtain better positions in the applicable area. In order to increase search propensity and accelerate the convergence of GBO, GSR is proposed based on the concept of the guard-based (GT) method. GSR uses the gradient-based method to improve the exploration propensity and speed up the convergence rate to get better positions in the search space. The LEO operator can significantly change the position of the solution. In the LEO operator, the probability parameter (pr∈ (0,1)) is used to compare with random values. In order to understand the effect of probability parameter GBO on operating performance, twelve single-mode and twelve multi-mode benchmark functions are used. In experimental studies, probability parameter values were taken as 0.1, 0.3, 0.5, 0.7 and 0.9, respectively. It has been determined that the probability parameter is an important factor in the GBO algorithm and it significantly affects the working performance of the GBO. In addition, graphs and tables show that GBO calculates better values in unimodal and multimodal benchmark function results when the probability parameter approaches 0.9.