Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi

Sait Ali UYMAZ (Konya Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Konya, Türkiye)
Bilişim Teknolojileri Dergisi
16 5
Yıl: 2021 Cilt: 14 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 345 - 353 Metin Dili: İngilizce DOI: 10.17671/gazibtd.875820 İndeks Tarihi: 28-12-2021

Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi

Öz:
Real-world constrained optimization problems have constraints and local minimums in addition to decision variables. They are time consuming and difficult to solve since the search spaces of these problems are very small due to the constraints. In recent years, many new metaheuristic algorithms have been proposed and combined with constraint handling techniques to solve such problems. The most valuable player algorithm (MVPA), a recently proposed metaheuristic optimization algorithm, inspired by sports events, has been tested on mathematical benchmark functions. In this study, the MVPA algorithm is combined with constraint handling techniques and some modifications and tested on 19 real-world constrained engineering optimization problems. The results showed a high success rate in finding feasible solutions.
Anahtar Kelime:

Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi

Öz:
Gerçek-dünya kısıtlı optimizasyon problemlerinin, karar değişkenlerine ek olarak kısıtlamaları ve yerel minimum noktaları vardır. Kısıtlamalar nedeniyle bu problemlerin arama alanları çok küçük olduğu için çözülmesi zor ve zaman alıcıdır. Son yıllarda, bu tür problemleri çözmek için birçok yeni meta -sezgisel algoritma önerilmiş ve kısıt işleme teknikleriyle birleştirilmiştir. Spor etkinliklerinden esinlenerek yakın zamanda önerilen bir meta -sezgisel optimizasyon algoritması olan En Değerli Oyuncu Algoritması (MVPA), matematiksel test fonksiyonları üzerinde test edilmiştir. Bu çalışmada, MVPA algoritması kısıt işleme teknikleri ve bazı modifikasyonlar ile birleştirilerek 19 kısıtlı gerçek dünya mühendislik optimizasyon problemi üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, kısıtları sağlayan uygun çözümler bulmada yüksek bir başarı oranı göstermiştir.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] R. Mallipeddi and P. N. Suganthan, "Ensemble of Constraint Handling Techniques", IEEE Transactions on Evolutionary Computation,14(4), 561-579, 2010.
  • [2] E. Mezura-Montes and C. A. C. Coello, "Constraint-hand ling in nature-inspired numerical optimization: Past, present and future" , Swarm and Evolutionary Computation, 1(4), 173-194, 2011.
  • [3] Z. Michalewicz, “A survey of constraint handling tech niqu es in evolutionary computation methods”,Evolutionary Programming, 4, 135-155, 1995.
  • [4] A. Kumar, G. H. Wu, M. Z. Ali, R. Mallipeddi, P. N. Suganthan, and S. Das, "A test-suite of non-convex constrained optimization problems from the real-world and some baseline results",Swa rm and Evolutionary Computation, 56, 2020, doi: 10.1016/j.swevo.2020.100693.
  • [5] C. Y. Si, J. J. Hu, T. Lan, L. Wang, and Q. D. Wu, "A com bined constraint handling framework: an empirical s tud y", Memetic Computing, 9(1), 69-88, 2017.
  • [6] Z. Michalewicz and M. Schoenauer, "Evolutionary Algo rith ms for Constrained Parameter Optimization Problems", Evolutionary computation, 4(1), 1-32, 1996.
  • [7] C. A. C. Coello, "Theoretical and numerical constraint-h an dling techniques used with evolutionary algorithms: a s u rvey o f th e state of the art", Computer methods in applied mecha nics a nd engineering, 191(11-12), 1245-1287, 2002.
  • [8] J. J. Liu, S. H. Zhang, C. Z. Wu, J. W. Liang, X. Y. Wang, and K. L. Teo, "A hybrid approach to constrained global optimizatio n", Applied Soft Computing, 47, 281-294, 2016.
  • [9] B. Tessema and G. G. Yen, "A self adaptive p en alty fun ctio n based algorithm for constrained optimization", 2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Vancou ver, BC, Canada, 246-253, 2006.
  • [10] Z. J. Liu, B. Q. Lu, and Y. Cao, "A new optimization method based on restructuring penalty function for solving co ns trained minimization problems", 2006 IEEEInternational Conference on Granular Computing, Atlanta, USA, 510-514, 2006.
  • [11] B. Tessema and G. G. Yen, "An Adaptive Penalty Fo rmu latio n for Constrained Evolutionary Optimization", IEEE Transactio ns on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans, 39(3), 565-578, 2009.
  • [12] A. Cinar and M. Kiran, "The Performance of Penalty Methods on Tree-Seed Algorithm for Numerical Constrained Op timizatio n Problems", International Arab Journal of Information Technology, 17(5), 799-807, 2020.
  • [13] K. M. Ang, W. H. Lim, N. A. M. Isa, S. S. Tiang, and C. H. Wong, "A constrained multi-swarm particle swarm optimizatio n without velocity for constrained optimization problems", Expert Systems with Applications, 140, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2019.112882.
  • [14] K. Gupta, K. Deep, and J. C. Bansal, "Spider monkey optimization algorithm for constrained optimization p ro blems", Soft Computing, 21(23), 6933-6962, 2017.
  • [15] D. Karaboga and B. Akay, "A modified Artificial Bee Co lo ny (ABC) algorithm for constrained optimization problems", Applied Soft Computing, 11(3), 3021-3031, 2011.
  • [16] M. Kohli and S. Arora, "Chaotic grey wolf optimization algorithm for constrained optimization problems" , Jo u rnal o f Computational Design and Engineering, 5(4), 458-472, 2018.
  • [17] M. G. H. Omran and A. Salman, "Constrained optimization using CODEQ", Chaos, Solitons & Fractals, 42(2), 662-668,2009.
  • [18] A. Trivedi, K. Sanyal, P. Verma, and D. Srinivasan, "A Un ified Differential Evolution Algorithm for Constrained Op timizatio n Problems", 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), San Sebastián, Spain, 1231-1238, 2017.
  • [19] Ü. Atila, M. Dorterler, and İ. Şahin, “Yapay Alg Algoritm as ının Tasarım Optimizasyon Problemlerindeki Performansı Üzerine Bir Çalışma: Basınç Yayı Örneği”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 11(4), 349-355, 2018, doi:10.17671/gazibtd.452992.
  • [20] H. R. E. H. Bouchekara, "Most Valuable Player Algorithm: a novel optimization algorithm inspired from sport", Op era tion al Research, 20(1), 139-195, 2020.
  • [21] X. Liu, Q. F. Luo, D. Y. Wang, M. Abdel-Baset, and S. Q. Jian g, "An Improved Most Valuable Player Algorithm with Twice Training Mechanism", In International Conference on Intelligent Computing, Springer, Cham, 854-865, 2018.
  • [22] M. A. M. Ramli and H. R. E. H. Bouchekara, "Wind Farm Layout Optimization Considering Obstacles Using a Binary Most Valuable Player Algorithm", Ieee Access, 8, 131553-131564, 2020.
  • [23] K. Srilakshmi, P. R. Babu, and P. Aravindhababu, "An enhanced most valuable player algorithm based optimal power flow u sing Broyden's method", Sustainable Energy Technologies and Assessments, 42, 2020, doi: 10.1016/j.seta.2020.100801.
  • [24] A. Korashy, S. Kamel, A. R. Youssef, and F. Jurado, "Most Valuable Player Algorithm for Solving Direction Overcurrent Relays Coordination Problem", Proceedings of 2019 International Conference on Innovative Trends in Computer Engineering (Itce 2019), Aswan, Egypt, 466-471, 2019.
  • [25] S. M. Elsayed, R. A. Sarker, and D. L. Essam, " A n ew gen etic algorithm for solving optimization problems ", Engineering Applications of Artificial Intelligence, 27, 57-69, 2014.
  • [26] C. A. C. Coello, "Use of a self-adaptive penalty approach for engineering optimization problems ", Computers in Industry, 41(2), 113-127, 2000.
  • [27] Z. Yan, J. Wang, and G. C. Li, "A collective neurodynamic optimization approach to bound-constrained nonconvex optimization", Neural Networks, 55, 20-29, 2014.
APA Uymaz S (2021). Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. , 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
Chicago Uymaz Sait Ali Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. (2021): 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
MLA Uymaz Sait Ali Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. , 2021, ss.345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
AMA Uymaz S Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. . 2021; 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
Vancouver Uymaz S Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. . 2021; 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
IEEE Uymaz S "Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi." , ss.345 - 353, 2021. 10.17671/gazibtd.875820
ISNAD Uymaz, Sait Ali. "Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi". (2021), 345-353. https://doi.org/10.17671/gazibtd.875820
APA Uymaz S (2021). Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 14(4), 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
Chicago Uymaz Sait Ali Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi 14, no.4 (2021): 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
MLA Uymaz Sait Ali Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, vol.14, no.4, 2021, ss.345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
AMA Uymaz S Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi. 2021; 14(4): 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
Vancouver Uymaz S Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi. 2021; 14(4): 345 - 353. 10.17671/gazibtd.875820
IEEE Uymaz S "Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi." Bilişim Teknolojileri Dergisi, 14, ss.345 - 353, 2021. 10.17671/gazibtd.875820
ISNAD Uymaz, Sait Ali. "Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi". Bilişim Teknolojileri Dergisi 14/4 (2021), 345-353. https://doi.org/10.17671/gazibtd.875820
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 20:50

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları