Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması

VAROL ALTAY, ELİF; Alatas, Bilal

Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması

ELİF VAROL ALTAY, (Kırklareli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü, Kırklareli)

Bilal ALATAŞ (Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü, Elazığ)

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi

35 3

Yıl: 2017 Cilt: 8 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 133 - 145 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması

Öz:

Matematiksel programlama olarak da bilinen optimizasyon, bir amaç (değerlendirme) fonksiyonuna göre birproblemde belirli aralıktaki sayısal değerlerin en uygununu seçen işlemler topluluğudur. Optimizasyonproblemleri için birçok algoritma önerilmiştir. Bu algoritmaların çoğu sistemin modeli ve amaç fonksiyonuiçin matematiksel modellere ihtiyaç duymaktadır. Sürü zekâsına dayalı algoritmalar, büyük boyutluoptimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimum ya da optimuma yakın çözümler verebilenalgoritmalardır. Matematiksel modelin çıkarılamadığı durumlarda kabul edilebilir sürede sonuç eldeedebilmek amacıyla genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılır. Genel amaçlı sezgiseloptimizasyon algoritmaları, biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı, kimyatabanlı, spor tabanlı ve matematik tabanlı olmak üzere sekiz farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsıtabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiylegeliştirilmiştir.Bu çalışmada, sürü zekâsı optimizasyon algoritmalarının en güncellerinden biri olan kuş sürüsüoptimizasyon algoritması ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu algoritmanın performansı, farklı boyutlardaki tekmodlu ve çok modlu kalite testi fonksiyonları kullanılarak test edilmiştir. Yapılan deneylerde, optimumayakınsama eğilimi ve elde edilen sonuç değerleri, performans ölçütü olarak kullanılmıştır. İncelemesonuçları karşılaştırmalı tablolar aracılığıyla sunulmuş ve yorumlanmıştır. Bu algoritma ile hem tek modluhem de çok modlu kalite testi fonksiyonlarında diğer sürü zekâsı algoritmalarından çok daha iyi sonuçlarelde edildiği için, algoritmanın ileride birçok problemde etkili olarak kullanılacağı beklenmektedir.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Bunday B., (1984). Basic Optimization Methods, London: Edward Arnold Ltd.
Kahaner D., Moler C., Nash S., (1989). Numerical Methods and Software. Englewood Cliffs: Prentice Hall.
Himmelblau D.E., (11989). Optimization of Chemical Processes, NY: McGrawHill, Inc. Rao S., (1978). Optimization Theory and Applications, 2nd. Edition Halsted Inc.
Altunbey F., Alataş B., (2015). Sosyal Ağ Analizi için Sosyal Tabanlı Yapay Zekâ Optimizasyon, IJPAS, 1(1), 33-52.
Bonabeau E., Dorigo M. ve Theraulaz G., (1999). Swarm Intelligence: From Natural to Artificial System, New York: Oxford University Press.
Kennedy J., Eberhart R., (1995). Particle Swarm Optimization, IEEE International Conference on Neural Networks, 1942-1948.
Eberhart R.C., Kennedy J., (1995). A New Optimizer Using Particle Swarm Theory, Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science. Vol. 1, 39- 43.
Karaboğa D., (2011). Yapay Zekâ Optimizasyon Algoritmaları, Nobel Yayın Dağıtım.
Li X.L., Shao Z.J., Qian J.X., (2002). An Optimizing Method Based on Autonomous Animals: Fish- Swarm Algorithm, Syst Eng Theory Pract 22(11):32–38.
Zhang M., Shao C., Li F., Gan Y., Sun J., (2000) Evolving Neural Network Classifiers And Feature Subset Using Artificial fish Swarm, In: Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, June 25–28.
Zhang M., Shao C., Li F., Gan Y., Sun J., (2007). Spread Spectrum Code Estimation by Artificial Fsh Swarm Algorithm, IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing (WISP).
Mehdi N., Ghodrat S., Mehdi S. ve Adel N.T., (2012). Artificial Fish Swarm Algorithm: A Survey of the State-of-the-Art, Hybridization, Combinatorial and Indicative Applications, Springer Science.
Bao L., Chu J., Liang Q., (2016). Artificial Fish Swarm Algorithm Based on Improved Topological Structure, Computer Science and Application, 6(3), 137-142.
Duan Q., Mao M., Duan P., Hu B., (2016). An Improved Artificial Fish Swarm Algorithm Optimized by Particle Swarm Optimization Algorithm with Extended Memory, Kybernetes, 45(2): 210-222.
Mehdi N., Ghodrat S. ve Mehdi S., (2012). Swallow Swarm Optimization Algorithm: A New Method to Optimization, Neural Computing and Applications.
Meng X.B., Gao X.Z., Lu L., Liu Y., Zhang H., (2016). A New Bio-Inspired Optimisation Algorithm: Bird Swarm Algorithm, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 28(4).
Anderson T.R., (2006). Biology of the Ubiquitous House Sparrow: From Genes to Populations, Oxford University Press.
Kennedy J., Eberhart R.C., Shi Y., (2001). Swarm Intelligence, Burlington: MA: Morgan Kaufmann.
Krause J., Ruxton G.D., (2002). Living in Groups, Oxford University Press.
Lima S.L., Dill L.M., (1990). Behavioral Decisions Made Under the Risk of Predation: A Review and Prospectus, Canadian Journal of Zoology, 68, 619–640.
Bednekoff P.A., Lima S.L., (1998). Randomness, Chaos and Confusion in the Study of Antipredator Vigilance, Trends in Ecology and Evolution, 13, 284–287.
Pulliam H.R., (1973). On the Advantages of Focking, Journal of Theoretical Biology, 38, 419–422.
Ekman J., (1987). Exposure and Time Use in Willow Tit Focks: The cost of subordination, Animal Behavior, 35, 445–452.
Beauchamp G., (1998). The Effect of Group Size on Mean Food Intake Rate in Birds, Biological Reviews, 73, 449–472.
Roberts G., (2003). The Group-Size Effect in Nonfeeding Animals, Behavioral Processes, 63, 127– 128.
Beauchamp G., (2003). Group-size Effects on Vigilance: A search for mechanisms, Behavioral Processes, 63, 111–121.
Barnard C.J., Sibly R.M., (1981). Producers and Scroungers: A General Model and Its Application to Captive Focks of House Sparrows, Animal Behavior, 29, 543–550.
Giraldeau L.A., Caraco T., (2000). Social Foraging Theory, Princeton: Princeton University Press. Liker A., Barta Z., (2002). The Effects of Dominance on Social Foraging Tactic Use in House Sparrows, Behavior, 139, 1061–1076.
Johnson C.A., Giraldeau L.A., Grant J.W., (2001). The Effect of Handling Time on Interference Among House Sparrows Foraging at Different Seed Densities, Behavior, 138, 597–614.
Barta Z., Giraldeau L.A., (2000). Daily Patterns of Optimal Producer and Scrounger Use Under Predation Hazard: A State-Dependent Dynamic Game Analysis, American Naturalist, 155, 570– 582.
Sirot E., (2006). Social Information, Antipredatory Vigilance and Fight in Bird Focks, Animal Behavior, 72, 373–382.
Askarzadeh A., (2016). A novel metaheuristic method for solving constrained engineering optimization problems: Crow search algorithm, Computers & Structures, 169, 1-12.
Akyol S., Alatas B., (2016). Efficiency Evaluation of Crow Search Algorithm in Benchmark Functions for Optimization, ICENS 2016.

APA	VAROL ALTAY E, Alatas B (2017). Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. , 133 - 145.
Chicago	VAROL ALTAY ELİF,Alatas Bilal Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. (2017): 133 - 145.
MLA	VAROL ALTAY ELİF,Alatas Bilal Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. , 2017, ss.133 - 145.
AMA	VAROL ALTAY E,Alatas B Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. . 2017; 133 - 145.
Vancouver	VAROL ALTAY E,Alatas B Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. . 2017; 133 - 145.
IEEE	VAROL ALTAY E,Alatas B "Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması." , ss.133 - 145, 2017.
ISNAD	VAROL ALTAY, ELİF - Alatas, Bilal. "Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması". (2017), 133-145.

APA	VAROL ALTAY E, Alatas B (2017). Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 8(1), 133 - 145.
Chicago	VAROL ALTAY ELİF,Alatas Bilal Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 8, no.1 (2017): 133 - 145.
MLA	VAROL ALTAY ELİF,Alatas Bilal Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, vol.8, no.1, 2017, ss.133 - 145.
AMA	VAROL ALTAY E,Alatas B Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2017; 8(1): 133 - 145.
Vancouver	VAROL ALTAY E,Alatas B Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2017; 8(1): 133 - 145.
IEEE	VAROL ALTAY E,Alatas B "Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması." Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 8, ss.133 - 145, 2017.
ISNAD	VAROL ALTAY, ELİF - Alatas, Bilal. "Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması". Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 8/1 (2017), 133-145.