Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması
Yıl: 2020 Cilt: 35 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 887 - 900 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.437579 İndeks Tarihi: 11-01-2021
Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması
Öz: Bu çalışmada çok amaçlı ve kısıtlı eniyileme problemleri için Pareto esasına dayalı çok amaçlı olurluğuarttırılmış parçacık sürü optimizasyonuyla (MOFEPSO) elde edilen çözümler ile bu problemlerin sabitağırlıklı doğrusal fonksiyonlarla tek amaca indirgenen halleri için tek amaçlı eniyileme yaklaşımıyla bulunançözülmeler karşılaştırılmıştır. İkisi aşırı kısıtlı olmak üzere toplam üç farklı problem için gerçekleştirilenkarşılaştırmalarda amaç fonksiyonlarına önceden bir ağırlık verilmeksizin çok amaçlı bir yaklaşımlagerçekleştirilen eniyilemenin incelenen tüm tek amaçlı kıstaslar için de uygun sonuçlar verebildiğigörülmüştür. Çok amaçlı yaklaşımla amaç fonksiyonlarına sonradan (eniyileme sonrasında) ağırlıkverilebilir ve eniyileme koşusunun tekrarlanmasına gerek olmadan ağırlıklar değiştirilebilir.
Anahtar Kelime: Comparison of multi-objective and single-objective approaches in feasibility enhanced particle swarm optimization
Öz: In this study, solutions for multi-objective constrained problems and their fixed weight linearly aggregated single-objective variants were obtained using the Pareto based multi-objective feasibility enhanced particle swarm optimization and single-objective approaches respectively. Comparisons involving three problems (two of which were highly constrained) revealed that optimizations performed using the multi-objective approach resulted in solutions that were also suitable for all single-objective criteria. With the multi-objective approach, objectives can be weighted after the optimization run and trade-offs can be performed without repeating the run.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- 1. Zhou A, Qu B-Y, Li H, Zhao S-Z, Suganthan PN, Zhang Q, Multiobjective evolutionary algorithms: A survey of the state of the art, Swarm Evol Comput, 1 (1), 32–49, 2011.
- 2. Coello Coello CA, Theoretical and numerical constraint-handling techniques used with evolutionary algorithms: a survey of the state of the art, Comput Methods Appl Mech Eng, 191 (11–12), 1245–87, Jan 4, 2002.
- 3. Mezura-Montes E, Coello CAC, Constraint-handling in nature-inspired numerical optimization: Past, present and future, Swarm Evol Comput, 1 (4), 173–94, 2011.
- 4. Hasanoglu MS, Dolen M, Feasibility enhanced particle swarm optimization for constrained mechanical design problems, Proc Inst Mech Eng Part C J Mech Eng Sci, 232 (2), 381–400, Jan 1, 2018.
- 5. Hasanoglu MS, Dolen M, Multi-objective feasibility enhanced particle swarm optimization, Eng Optim, Feb 27, 2018.
- 6. Eberhart RC, Kennedy J, A new optimizer using particle swarm theory, Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science, New York, NY, 39–43, 1995.
- 7. Bratton D, Kennedy J, Defining a Standard for Particle Swarm Optimization, 2007 IEEE Swarm Intelligence Symposium, 120–7, 2007.
- 8. Ray T, Tai K, Seow KC, Multiobjective Design Optimization by an Evolutionary Algorithm, Eng Optim, 33 (4), 399–424, Apr 1 2001.
- 9. Poli R, Analysis of the Publications on the Applications of Particle Swarm Optimisation, J Artif Evol App, 2008, 3, 1–3, 10, 2008.
- 10. Lalwani S, Singhal S, Kumar R, Gupta N, A comprehensive survey: Applications of multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm, Trans Comb, 2 (1), 39–101, 2013.
- 11. Özdağ R, The optimization of network lifetime with sensor deployment for target coverage problem in wireless sensor networks, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32 (4), 1155-1167, 2017.
- 12. Çimen ME, Boz AF, Parameter identification of a nonminimum phase second order system with time delay using relay test and PSO, CS, FA algorithms, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (1), 461-477, 2019.
- 13. Deb K, An efficient constraint handling method for genetic algorithms, Comput Methods Appl Mech Eng, 186 (2–4), 311–38, Jun 9, 2000.
- 14. Jordehi AR, A review on constraint handling strategies in particle swarm optimisation, Neural Comput Appl, 1– 11, 2015.
- 15. Yan D, Lu Y, Recent Advances in Particle Swarm Optimization for Large Scale Problems, J Auton Intell, 1 (1), 22, Oct 14 2018
- 16. Banks A, Vincent J, Anyakoha C, A review of particle swarm optimization. Part I: background and development, Nat Comput, 6 (4), 467–84, Oct 2007.
- 17. Banks A, Vincent J, Anyakoha C, A review of particle swarm optimization. Part II: hybridisation, combinatorial, multicriteria and constrained optimization, and indicative applications, Nat Comput, 7 (1), 109–24, Mar 2008.
- 18. Zitzler E, Thiele L, Multiobjective optimization using evolutionary algorithms — A comparative case study, Parallel Problem Solving from Nature — PPSN V Springer, Berlin, Heidelberg, (Lecture Notes in Computer Science), 292–301, 1998.
- 19. Srinivas N, Deb K, Muiltiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algorithms, Evol Comput, 2 (3), 221–48, 1994.
- 20. Coello CAC, An updated survey of evolutionary multiobjective optimization techniques: state of the art and future trends, Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation-CEC99 (Cat No 99TH8406), p. 13 Vol. 1, 1999.
- 21. Ishibuchi H, Nojima Y, Doi T, Comparison between Single-Objective and Multi-Objective Genetic Algorithms: Performance Comparison and Performance Measures, 2006 IEEE International Conference on Evolutionary Computation, 1143–50, 2006.
- 22. Mirjalili S, Jangir P, Saremi S, Multi-objective ant lion optimizer: a multi-objective optimization algorithm for solving engineering problems, Appl Intell, 46 (1), 79– 95, Jan 2017.
- 23. Deb K, Pratap A, Agarwal S, Meyarivan T, A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II, Evol Comput IEEE Trans On, 6 (2), 182–97, 2002.
- 24. Pomrehn LP, Papalambros PY, Discrete Optimal Design Formulations With Application to Gear Train Design, J Mech Des, 117 (3), 419–24, Sep 1995.
- 25. Dolen M, Kaplan H, Seireg A, Discrete parameternonlinear constrained optimisation of a gear train using genetic algorithms, Int J Comput Appl Technol, 24 (2), 110–21, 2005.
- 26. Shapiro SS, Wilk MB, An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples), Biometrika, 52 (3/4), 591–611, 1965.
- 27. Wilcoxon F, Individual Comparisons by Ranking Methods, Biom Bull, 1 (6), 80–3, 1945.
- 28. Augusto OB, Bennis F, Caro S, Multiobjective engineering design optimization problems: a sensitivity analysis approach, Pesqui Oper, 32 (3), 575–96, Dec 4 2012.
| APA | Hasanoğlu M, Dolen M (2020). Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. , 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| Chicago | Hasanoğlu Mehmet Sinan,Dolen Melik Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. (2020): 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| MLA | Hasanoğlu Mehmet Sinan,Dolen Melik Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. , 2020, ss.887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| AMA | Hasanoğlu M,Dolen M Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. . 2020; 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| Vancouver | Hasanoğlu M,Dolen M Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. . 2020; 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| IEEE | Hasanoğlu M,Dolen M "Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması." , ss.887 - 900, 2020. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| ISNAD | Hasanoğlu, Mehmet Sinan - Dolen, Melik. "Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması". (2020), 887-900. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.437579 |
| APA | Hasanoğlu M, Dolen M (2020). Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(2), 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| Chicago | Hasanoğlu Mehmet Sinan,Dolen Melik Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35, no.2 (2020): 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| MLA | Hasanoğlu Mehmet Sinan,Dolen Melik Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.35, no.2, 2020, ss.887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| AMA | Hasanoğlu M,Dolen M Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2020; 35(2): 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| Vancouver | Hasanoğlu M,Dolen M Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2020; 35(2): 887 - 900. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| IEEE | Hasanoğlu M,Dolen M "Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35, ss.887 - 900, 2020. 10.17341/gazimmfd.437579 |
| ISNAD | Hasanoğlu, Mehmet Sinan - Dolen, Melik. "Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonunda çok amaçlı ve tek amaçlı yaklaşımların kıyaslanması". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35/2 (2020), 887-900. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.437579 |
