Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması

Demir, Gökhan; TANYILDIZI, ERKAN

Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması

Gökhan DEMİR, (, Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü, Elazığ)

Erkan TANYILDIZI (, Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü, Elazığ)

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

18 5

Yıl: 2017 Cilt: 29 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 225 - 236 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması

Öz:

Bu çalışmada; optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir popülasyon tabanlı optimizasyon algoritması olan Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA) tanıtılmaktadır. SKA, sinüs ve kosinüs fonksiyonlarına dayalı bir matematiksel model ile içe veya dışa doğru dalgalanma yaparak en iyi çözümü bulmaya çalışır. Birkaç rastgele ve adaptif değişken de arama uzayının keşfini ve sömürülmesini garanti etmek için algoritmaya entegre edilmiştir. Ayrıca bu çalışma kapsamında SKA'nın performansını değerlendirmek için literatürde yaygın olarak kullanılan kalite testi fonksiyonları üzerinde testler yapılmıştır. Algoritma, mühendislik tasarım problemlerinden biri olan germe / sıkıştırma yay tasarım probleminin çözümünde kullanılarak algoritmanın kısıtlı problemler üzerindeki etkinliği de test edilmiştir. Test sonuçlarından SKA'nın karşılaştırılan metasezgisel algoritmalara göre daha hızlı sonuç verdiği görülmektedir. SKA'nın henüz yeni bir algoritma olması ve az sayıda parametre içermesi gelecek çalışmalarda algoritmada iyileştirmeler yapılmasına olanak tanımaktadır.

Anahtar Kelime:

The Use of Sine Cosine Algorithm (SCA) in Solution of Optimization Problems

Öz:

In this study, Sine Cosine Algorithm (SCA), a new population-based optimization algorithm, is introduced to solve optimization problems. SCA tries to find the best solution by fluctuating inwards or outwards with a mathematical model based on sine and cosine functions. Several random and adaptive variables have also been integrated into the algorithm to guarantee exploration and exploitation of search space. In addition, benchmark functions commonly used in the literature have been tested to evaluate the performance of the SCA. The algorithm is also used in the solution of the tension / compression spring design problem, which is one of the engineering design problems, and the effectiveness of the algorithm on the constrained optimization problems has been tested.From the test results, it is seen that SCA is faster than the metaheuristic algorithms which are compared. Since SCA is a new algorithm and it contains few parameters, it allows the algorithm to be improved in future studies.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Ebrahimi, A., Khamehchi, E. (2016). Sperm whale algorithm: an effective metaheuristic algorithm for production optimization problems. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 29, 211- 222.
2. Li, M.D., Zhao, H., Weng, X.W., Han, T. (2016). A novel nature-inspired algorithm for optimization: virüs colony search. Advances in Engineering Software, 92, 65-88.
3. Holland, J.H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence, U Michigan Press.
4. Storn, R., Price, K. (1997). Differential evolution - a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of global optimization, 11(4), 341-359.
5. Parpinelli, R.S., Lopes H.S. (2011). An ecoinspired evolutionary algorithm applied to numerical optimization. In Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC), 2011 Third World Congress, 466-471.
6. Mehrabian, A.R., Lucas, C. (2006). A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecological Informatics, 1(4):355-366.
7. Yan, G.W. (2013) A novel optimization algorithm based on atmosphere clouds model. International Journal of Computational Intelligence and Applications, 12(1).
8. Hedayatzadeh, R., Salmassi, F.A., Keshtgari, M., Akbari, R., Ziarati, K. (2010). Termite colony optimization: A novel approach for optimizing continuous problems. Electrical Engineering (ICEE), 2010 18th Iranian Conference.
9. Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization in neural networks, IEEE International Conference, 4, 1942-1948.
10. Dorigo, M. (1992). Optimization, learning and natural algorithms. Ph. D. Thesis, Politecnico di Milano, Italy.
11. Karaboga, D., Basturk, B. (2007). A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (abc) algorithm. Journal of global optimization, 39(3), 459-471 . 12. Tang, R., Fong, S., Yang, X.S., Deb, S. (2012). Wolf search algorithm with ephemeral memory. In Digital Information Management (ICDIM). 2012 Seventh International Conference, 165-72.
13. Yang, X.S., Deb, S. (2009). Cuckoo search via l´evy flights. In Nature & Biologically Inspired Computing, 210-214.
14. Mirjalili, S., Mirjalili, S.M., Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer, Adv Eng Softw, 69, 46-61.
15. Mirjalili, S., Mirjalili, S.M. (2016). The whale optimization algorithm, Adv Eng Softw, 95, 51-67.
16. Zandi, Z., Afjei, E., Sedighizadeh, M. (2012). Reactive power dispatch using big bang-big crunch optimization algorithm for voltage stability enhancement. In Power and Energy (PECon), 2012 IEEE International Conference, 239-244.
17. Formato, R.A. (2007). Central force optimization: a new metaheuristic with applications in applied electromagnetics. Progress In Electromagnetics Research, 77, 425-491.
18. Rashedi, E., Pour H.N., Saryazdi, S. (2009). GSA: a gravitational search algorithm, Information sciences, 179(13), 2232-2248.
19. Eskandar, H., Sadollah, A., Bahreininejad, A., Hamdi, M. (2012). Water cycle algorithm-a novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems. Computers & Structures.
20. Benasla, L., Belmadani, A., Rahli, M. (2014). Spiral optimization algorithm for solving combined economic and emission dispatch. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 62, 163-174.
21. Kashan, A.H. (2009). League championship algorithm: a new algorithm for numerical function optimization, In Soft Computing and Pattern Recognition, SOCPAR'09, 43-48.
22. Moosavian, N., Roodsari, B.K. (2014). Soccer league competition algorithm, a new method for solving systems of nonlinear equations. Int. J. Intell. Sci., 4(1), 7-16.
23. Osaba, E., Diaz, F., Onieva, E. (2014). Golden ball: a novel meta-heuristic to solve combinatorial optimization problems based on soccer concepts, Applied Intelligence, 2014.
24. Salem, S.A. (2012). BOA: A novel optimization algorithm. In International Conference on Engineering and Technology (ICET), 1-5, Egypt.
25. Mirjalili, S. (2016). SCA: A sine cosine algorithm for solving optimization problems. KnowledgeBased Systems, 96, 120-133.

APA	Demir G, TANYILDIZI E (2017). Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. , 225 - 236.
Chicago	Demir Gökhan,TANYILDIZI ERKAN Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. (2017): 225 - 236.
MLA	Demir Gökhan,TANYILDIZI ERKAN Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. , 2017, ss.225 - 236.
AMA	Demir G,TANYILDIZI E Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. . 2017; 225 - 236.
Vancouver	Demir G,TANYILDIZI E Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. . 2017; 225 - 236.
IEEE	Demir G,TANYILDIZI E "Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması." , ss.225 - 236, 2017.
ISNAD	Demir, Gökhan - TANYILDIZI, ERKAN. "Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması". (2017), 225-236.

APA	Demir G, TANYILDIZI E (2017). Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(1), 225 - 236.
Chicago	Demir Gökhan,TANYILDIZI ERKAN Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29, no.1 (2017): 225 - 236.
MLA	Demir Gökhan,TANYILDIZI ERKAN Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol.29, no.1, 2017, ss.225 - 236.
AMA	Demir G,TANYILDIZI E Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017; 29(1): 225 - 236.
Vancouver	Demir G,TANYILDIZI E Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017; 29(1): 225 - 236.
IEEE	Demir G,TANYILDIZI E "Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması." Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29, ss.225 - 236, 2017.
ISNAD	Demir, Gökhan - TANYILDIZI, ERKAN. "Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın Kullanılması". Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29/1 (2017), 225-236.