In optimization
algorithms, it is generally necessary to analyze whether it provides good
performance in most problem types and to analyze its behavior by comparing with
the algorithms in the literature. For this reason, performance analysis of
Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, which is one of the optimization types
modeling the bee's food search behaviors, have been made.
The ABC, discovered by Karaboğa in 2005, is a good
mechanism for finding new solutions. However, there is a need for improvements
in ABC with respect to local research. The classical state of the algorithm and
the developed processes have been examined by taking into account the specific
parameters in the test problems and it has been shown that which improvement
produces better solutions than standard ABC.
Optimizasyon
algoritmalarında genel olarak çoğu problem türünde iyi performans sağlayıp
sağlayamadığının analiz edilmesi ve literatürdeki algoritmalarla kıyaslanarak
davranışlarının incelenmesi gerekir. Bu nedenle optimizasyon türlerinden biri
olan ve arıların yiyecek arama davranışlarını modelleyen Yapay Arı Kolonisi (ABC)
algoritmasının ilk literatüre girişinden son zamanlardaki gelişim sürecine
kadar Performans Analizi yapılmıştır.
Karaboğa
tarafından 2005 yılında ortaya çıkarılan ABC’nin son yıllarda yapılan
çalışmalar sonucunda yeni çözümleri bulma mekanizmasının çok iyi olduğu fakat
yerel araştırma yapma mekanizmasının geliştirilebileceğini ortaya koymuştur. Algoritmanın
klasik hali ve geliştirilen süreçler test problemlerinde belirli parametreler
dikkate alınarak incelenmiş ve hangi iyileştirmenin standart ABC’ye göre daha
iyi çözümler ürettiği gösterilmiştir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | January 13, 2020 |
Submission Date | May 6, 2018 |
Published in Issue | Year 2020 Issue: 1 |
Journal of Productivity is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0)