Akademik Veri Yönetim Sistemi
Düzce University Journal of Science & Technology, cilt.9, sa.6, ss.40-54, 2021 (Hakemli Dergi)
Bu
çalışmada güncel bir M eta H euristic S earch algoritma sı olan Balçık Küfü Algoritması (SMA)
performansının iyileştirmesi yapılmaktadır. SMA algoritmasında arama süreci yaşam döngüsü sürecini daha
etkili bir şekilde modelleyebilmek için arama sürecine rehberlik eden çözüm adayları uzaklık uygunluk dengesi
(fitness distance balance, FDB) yön temi kullanılarak belirlenmiştir. Her ne kadar SMA algoritmasının
performansı kabul görse de uygulanan FDB yöntemi sayesinde geliştirilen FDB SMA algoritmasının
performansının çok daha iyi olduğu görülmektedir. Geliştirilen FDB SMA algoritmasının performan sını test
etmek için güncel benchmark sorunları olan CEC 2020 kullanılmıştır. CEC 2020'den alınan 10 farklı kısıtsız
kıyaslama problemi 30 50 100 boyutlarında düzenlenerek tasarlanmıştır. Deneysel çalışmalar tasarlanan
kıyaslama problemleri kullanılarak ge rçekleştirilmiş ve Friedman ve Wilcoxon istatistiksel test yöntemleri ile
analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre FDB SMA varyasyonlarının tüm deneysel çalışmalarda temel
algoritmaya (SMA) göre daha üstün bir performans gösterdiği görülmüştür.
In this study, the performance of Slime-Mould-Algorithm (SMA), a current Meta-Heuristic Search algorithm, is improved. In order to model the search process lifecycle process more effectively in the SMA algorithm, the solution candidates guiding the search process were determined using the fitness-distance balance (FDB) method. Although the performance of the SMA algorithm is accepted, it is seen that the performance of the FDB-SMA algorithm developed thanks to the applied FDB method is much better. CEC 2020, which has current benchmark problems, was used to test the performance of the developed FDB-SMA algorithm. 10 different unconstrained comparison problems taken from CEC 2020 are designed by arranging them in 30-50-100 dimensions. Experimental studies were carried out using the designed comparison problems and analyzed with Friedman and Wilcoxon statistical test methods. According to the results of the analysis, it has been seen that the FDB-SMA variations outperform the basic algorithm (SMA) in all experimental studies.