0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu

Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), problem çözmede balık veya kuş sürülerinin hareketlerini taklit eden, oldukça bilinen sürü zekâsı tabanlı bir algoritmadır. İlk olarak kısıtsız global optimizasyon problemlerini çözmek için önerilse de, çeşitli problem tiplerini içeren çok sayıda PSO çalışması mevc...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Fehmi Burçin Özsoydan
Format: Article
Language:English
Published: Pamukkale University 2018-08-01
Series:Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Subjects:
Online Access:http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/38891/454091?publisher=pamukkale
_version_ 1797912900390617088
author Fehmi Burçin Özsoydan
author_facet Fehmi Burçin Özsoydan
author_sort Fehmi Burçin Özsoydan
collection DOAJ
description Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), problem çözmede balık veya kuş sürülerinin hareketlerini taklit eden, oldukça bilinen sürü zekâsı tabanlı bir algoritmadır. İlk olarak kısıtsız global optimizasyon problemlerini çözmek için önerilse de, çeşitli problem tiplerini içeren çok sayıda PSO çalışması mevcuttur. Fakat bununla birlikte, ilgili bilimsel yazından görülebileceği gibi, diğer uygulama türleriyle karşılaştırıldığında, kesikli ve 0-1 yapıdaki PSO uygulamaları görece daha az sayıdadır. Bu bağlamda, mevcut araştırmada, kuantum tabanlı yerel arama yordamı ile güçlendirilmiş bir 0-1 PSO modifikasyonu getirilmiştir. Bahsedilen kuantum tabanlı prosedür, algoritma tarafından bulunan eniyi çözüm etrafında üretilen bir küre içinde konumlanan ve kuantum parçacıkları olarak adlandırılan rastgele dağıtılmış parçacıklar üretir. Ardından bu parçacıklar, bulunan eniyi çözüm üzerinde olası iyileştirmeler sağlayabilmek için yerel arama amacıyla kullanılır. Önerilen yaklaşımın performansı, bu alanda sıkça kullanılan Bir-Enb, Aldatıcı, Plato ve Kral Yolu fonksiyonlarından oluşan bir 0-1 problem seti kullanılarak test edilmiştir. Deneysel çalışma, önerilen yaklaşımın 0-1 problemlerdeki etkinliğini göstermektedir.
first_indexed 2024-04-10T12:03:14Z
format Article
id doaj.art-19dce30522564588b4739f046112d9e6
institution Directory Open Access Journal
issn 1300-7009
2147-5881
language English
last_indexed 2024-04-10T12:03:14Z
publishDate 2018-08-01
publisher Pamukkale University
record_format Article
series Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
spelling doaj.art-19dce30522564588b4739f046112d9e62023-02-15T16:16:23ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812018-08-012446756812180-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonuFehmi Burçin ÖzsoydanParçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), problem çözmede balık veya kuş sürülerinin hareketlerini taklit eden, oldukça bilinen sürü zekâsı tabanlı bir algoritmadır. İlk olarak kısıtsız global optimizasyon problemlerini çözmek için önerilse de, çeşitli problem tiplerini içeren çok sayıda PSO çalışması mevcuttur. Fakat bununla birlikte, ilgili bilimsel yazından görülebileceği gibi, diğer uygulama türleriyle karşılaştırıldığında, kesikli ve 0-1 yapıdaki PSO uygulamaları görece daha az sayıdadır. Bu bağlamda, mevcut araştırmada, kuantum tabanlı yerel arama yordamı ile güçlendirilmiş bir 0-1 PSO modifikasyonu getirilmiştir. Bahsedilen kuantum tabanlı prosedür, algoritma tarafından bulunan eniyi çözüm etrafında üretilen bir küre içinde konumlanan ve kuantum parçacıkları olarak adlandırılan rastgele dağıtılmış parçacıklar üretir. Ardından bu parçacıklar, bulunan eniyi çözüm üzerinde olası iyileştirmeler sağlayabilmek için yerel arama amacıyla kullanılır. Önerilen yaklaşımın performansı, bu alanda sıkça kullanılan Bir-Enb, Aldatıcı, Plato ve Kral Yolu fonksiyonlarından oluşan bir 0-1 problem seti kullanılarak test edilmiştir. Deneysel çalışma, önerilen yaklaşımın 0-1 problemlerdeki etkinliğini göstermektedir.http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/38891/454091?publisher=pamukkaleMetaheuristicsParticle swarm optimizationBinary optimizationQuantum particlesMetasezgisellerParçacık Sürüsü Optimizasyonu0-1 optimizasyonKuantum parçacıkları
spellingShingle Fehmi Burçin Özsoydan
0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Metaheuristics
Particle swarm optimization
Binary optimization
Quantum particles
Metasezgiseller
Parçacık Sürüsü Optimizasyonu
0-1 optimizasyon
Kuantum parçacıkları
title 0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu
title_full 0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu
title_fullStr 0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu
title_full_unstemmed 0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu
title_short 0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu
title_sort 0 1 problem uzaylari icin kuantum tabanli yerel arama ile guclendirilmis parcacik surusu optimizasyonu
topic Metaheuristics
Particle swarm optimization
Binary optimization
Quantum particles
Metasezgiseller
Parçacık Sürüsü Optimizasyonu
0-1 optimizasyon
Kuantum parçacıkları
url http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/38891/454091?publisher=pamukkale
work_keys_str_mv AT fehmiburcinozsoydan 01problemuzaylarıicinkuantumtabanlıyerelaramaileguclendirilmisparcacıksurusuoptimizasyonu