Binary Hiking Optimization Algorithm

Lecture notes in computer science, Journal Year: 2024, Volume and Issue: unknown, P. 231 - 242

Published: Jan. 1, 2024

Language: Английский

---

MBVS: a modified binary vortex search algorithm for solving uncapacitated facility location problem

Neural Computing and Applications, Journal Year: 2023, Volume and Issue: 36(5), P. 2573 - 2595

Published: Nov. 21, 2023

Language: Английский

---

A binary enhanced moth flame optimization algorithm for uncapacitated facility location problems

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, Journal Year: 2023, Volume and Issue: 29(7), P. 737 - 751

Published: Jan. 1, 2023

ÖzMoth Flame Optimization is a nature-inspired meta-heuristic algorithm for constantly solving real-world problems.In this study, modified version of MFO called binary Enhanced Desert Bush (binEMFO-DB) proposed to solve uncapacitated facility location problems.The includes three modifications: i) chaotic mapbased population initialization, ii) random flame selection, and iii) desert bush strategy.The performance the binEMFO-DB was tested on 15 different UFL problems from OR-Library Taguchi orthogonal array design used parameter analysis.The average, gap hit values results obtained by algorithms were as metrics.The compared with state-of-the-art algorithms.The show that has successful competitive in test environment.Güve Alevi Optimizasyonu, sürekli gerçek dünya problemlerini çözmek için doğadan ilham alan bir meta-sezgisel algoritmadır.Bu çalışmada, kapasitesiz tesis yerleşim ikili algoritması olarak adlandırılan MFO'nun değiştirilmiş versiyonu önerilmiştir.Önerilen algoritma üç değişiklik içermektedir: kaotik harita tabanlı popülasyon başlatma, rastgele alev seçimi ve çöl çalısı stratejisi.Önerilen algoritmasının performansı, OR-Library'den alınan farklı problemi üzerinde edilmiş parametre analizi ortogonal dizi tasarımı kullanılmıştır.Algoritmalar ile elde edilen sonuçların ortalama, boşluk isabet değerleri performans

Language: Английский

---

YENİ BİR İKİLİ SÜRÜŞ EĞİTİM TABANLI ALGORİTMA ÜZERİNDE TRANSFER FONKSİYONLARININ İNCELENMESİ

Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, Journal Year: 2023, Volume and Issue: 11(2), P. 433 - 448

Published: June 28, 2023

Kapasitesiz Tesis Yerleşim Problemi (UFLP), tesislerin optimal yerleşimini belirleyen NP-zor bir problemdir. UFLP, NP-Zor problem grubundan olduğu için, bu problemlerin büyük örneklerini çözmek için kesin yöntemlerin kullanılması, çözümü elde etmek gereken yüksek hesaplama süreleri nedeniyle ciddi şekilde sorun teşkil edebilir. Bu çalışmada, problemin karmaşıklığından dolayı sürü zekası algoritması tercih edilmiştir. Son yıllarda sürüş eğitimi ilkelerine dayalı olarak geliştirilen popülasyon tabanlı algoritma olan Sürüş eğitim (DTBO) UFLP probleminin çözümünde kullanılmıştır. DTBO’nun temel versiyonu sürekli çözümünü ele aldığından söz konusu algoritmanın ikili çözümüne uyarlanması gerekmektedir. Bunun literatürde kullanılan dokuz farklı transfer fonksiyonu yardımıyla DTBO uygun tasarlanmıştır. Deneysel çalışmalar fonksiyonlarının adil kıyaslanabilmesi eşit koşullarda altında gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda içerisinden Mode-DTBO algoritmasının en başarılı görülmektedir. sonuçlara göre Mode küçük, orta ve ölçekli tüm setlerinde hem çözüm kalitesi açısından de zaman çok Ayrıca IWO (Yabani Ot Algoritması – Invasive Weed Optimization) algoritmasına ait 3 fonksiyonuyla (Mode, Sigmoid Tanh) da kıyaslanmıştır. Karşılaştırmalı sonuçlar incelendiğinde 12 8’inde (orta problem) yaklaşımının IWO’ya yaklaşımın hepsinden daha görülmüştür. Bununla beraber, küçük boyutlu 4 üzerinde ise fonksiyonunu kullanan her iki değeri yakaladığı Sonuç olarak, yönteminin etkili alternatif sunacağı söylenebilir.

---