Particle Swarm Optimization (PSO) is a widely used metaheuristic algorithm in the field of optimization. Over the years, several variants of PSO have been proposed to improve its performance and overcome its limitations. This study focuses on the comparison of the performance of different PSO variants by solving benchmark functions. We have selected five PSO variants, including constant inertia weight PSO, random inertia weight PSO, time-varying inertia weight PSO, inertia weight-free PSO, nonlinear inertia weight PSO and adaptive inertia weight PSO. These variants have been implemented in MATLAB and tested on some benchmark functions. The results of the experiments show that the performance of the PSO variants changes significantly depending on the benchmark function. However, overall, the adaptive inertia weight PSO variant has shown superior performance compared to the other variants. This variant is capable of finding the global optimum solution with higher accuracy and in a shorter time compared to the other variants.
Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), optimizasyon alanında yaygın olarak kullanılan metasezgisel bir algoritmadır. Yıllar boyunca, performansını iyileştirmek ve sınırlamalarının üstesinden gelmek için çeşitli PSO varyantları önerilmiştir. Bu çalışma, kıyaslama fonksiyonlarını çözerek farklı PSO varyasyonlarının performansını karşılaştırılmasına odaklanmaktadır. Sabit atalet ağırlıklı PSO, rastgele atalet ağırlıklı PSO, zamanla değişen atalet ağırlıklı PSO, atalet ağırlıksız PSO, doğrusal olmayan atalet ağırlıklı PSO ve uyarlanabilir atalet ağırlıklı PSO dâhil olmak üzere PSO varyantları seçilmiştir. Bu varyasyonlar MATLAB'da gerçekleştirilmiş ve kıyaslama fonksiyonlarında test edilmiştir. Deneylerin sonuçları, PSO varyantlarının performansının kıyaslama fonksiyonuna bağlı olarak önemli ölçüde değiştiğini göstermektedir. Bununla birlikte, genel olarak, uyarlanabilir atalet ağırlıklı PSO varyantı, diğer varyantlara kıyasla üstün performans göstermiştir. Bu varyant, global optimum çözümü diğer varyantlara göre daha yüksek doğrulukta ve daha kısa sürede bulabilmektedir.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik, Elektrik Mühendisliği (Diğer) |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 23 Haziran 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 1 Sayı: 1 |