Bir çokamaçlı filo konuşlandırma probleminin NSGA-II ve SMS-EMOA evrimsel algoritmalarının uyarlanması ile çözümü
Ertan YakıcıMilli Savunma Üniversitesi, Deniz Harp Okulu, Endüstri Mühendisliği Bölümü, İstanbulDonanma platformlarının, radar toplam kapsama alanları ve radar kritik kapsama alanlarının ençoklanması amacı ile harekat bölgesinde konuşlandırılması problemi çok amaçlı evrimsel algoritmalar kullanılarak çözülmüştür. Bu kapsamda, literatürde Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) ve S-Metric Selection Evolutionary Multiobjective Optimization Algorithm (SMS-EMOA) adı verilen yöntemler kullanılmıştır. Deney uygulamasında, bu yöntemlerin Pareto-optimal cepheye oldukça yakın olduğu değerlendirilen iyi ve istendiği gibi birbirinden farklı çözümler ürettiği görülmüştür. Kullanılan yöntemlerin performansları hipervolüm gösterge tekniği kullanılarak karşılaştırılmış, NSGA-II yönteminin daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Filo konumlandırma, Optimal sensör yerleşimi, Çok amaçlı evrimsel algoritmalarA multiobjective fleet location problem solved by adaptation of evolutionary algorithms NSGA-II and SMS-EMOA
Ertan YakıcıNational Defense University, Naval Academy, Industrial Engineering Department, İstanbul, TurkeyThe problem of locating naval platforms in the operation region with the aim of maximizing both total radar coverage and critical radar coverage is solved by using Multiobjective Evolutionary Algorithms (MOEA). Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) and S-Metric Selection Evolutionary Multiobjective Optimization Algorithm (SMS-EMOA) procedures are implemented. Experiments show that evolutionary algorithms provide good and diverse alternatives that are considered to be very close to Pareto-optimal front. The performances of NSGA-II and SMS-EMOA approaches are compared employing the hypervolume indicator technique. The performance of NSGA-II is found better in terms of both convergence and diversity.
Keywords: Fleet location, Optimal sensor placement, Multiobjective evolutionary algorithmsSorumlu Yazar: Ertan Yakıcı, Türkiye
| ARAÇLAR |
 Tam Metin PDF Yazdır Alıntıyı İndir RIS EndNote BibTex Medlars Procite Reference Manager E-Postala Paylaş Yazara e-posta gönder
Benzer makaleler Google Scholar |