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...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2018-08-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/38891/454091 |
| _version_ | 1797914616110514176 |
|---|---|
| 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 | 2024-04-10T12:29:16Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-cf985d7c2cfb47cea52f491f81d48dda |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T12:29:16Z |
| publishDate | 2018-08-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-cf985d7c2cfb47cea52f491f81d48dda2023-02-15T16:15:01ZengPamukkale 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.https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/38891/454091metaheuristicsparticle 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 | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/38891/454091 |
| work_keys_str_mv | AT fehmiburcinozsoydan 01problemuzaylarıicinkuantumtabanlıyerelaramaileguclendirilmisparcacıksurusuoptimizasyonu |