. 2023; 29(2): 183-193 | DOI: 10.5505/pajes.2022.88646 | |||
Çok amaçlı yapay alg algoritması ile kısıtlı mühendislik tasarım problemlerinin çözülmesiAhmet Özkış1, Ahmet Babalık21Necmettin Erbakan Üniversitesi (konya), Mühendislik Fakültesi, Adli Bilişim Mühendisliği Bölümü2Konya Teknik Üniversitesi (konya), Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Mühendislik tasarım problemleri, optimize edilmesi oldukça zor olan problemler sınıfına girer. Bu tip problemlerin çözümü için doğa esinli metasezgisel algoritmalardan yararlanılabilmektedir. Bu çalışmada, yakın zamanda önerilen çok amaçlı yapay alg algoritması (MOAAA) kullanılarak 7 tanesi benchmark problemi, 7 tanesi mühendislik tasarım problemi olmak üzere toplam 14 farklı problem optimize edilmiştir. MOAAA’nın performans testi için, hypervolume (HV), SPREAD, EPSILON ve ters nesilsel mesafe (IGD) metrikleri kullanılmıştır. Performans karşılaştırması literatürde iyi bilinen NSGA-II, PAES, MOCell, IBEA ve MOVS algoritmaları ile yapılmıştır. Solving constrained engineering design problems with multi-objective artificial algae algorithmAhmet Özkış1, Ahmet Babalık21Necmettin Erbakan University, Faculty Of Engineering, Department Of Computer Forensics Engineering2Konya Technical University (konya), Faculty Of Engineering And Natural Sciences, Department Of Computer Engineering Engineering design problems fall into the category of problems that are very difficult to optimize. Nature-inspired metaheuristic algorithms can be used to solve such problems. In this study, a total of 14 different problems, 7 of which are benchmark problems and 7 of which are engineering design problems, were optimized using the recently proposed multi-objective artificial algae algorithm (MOAAA). Hypervolume (HV), SPREAD, EPSILON and inverted generational distance (IGD) metrics were used for the performance test of the MOAAA. Performance comparison was made with NSGA-II, PAES, MOCell, IBEA and MOVS algorithms which are well known in the literature. The Friedman test was applied to the metric values obtained for all algorithms and the average ranks of each algorithm were calculated. The results show that the MOAAA outperforms other algorithms in 3 out of 4 performance metrics. In addition, the Wilcoxon rank-sum test applied to the results reveals that the results obtained by the MOAAA are significant in the 95% confidence level. Keywords: Multi-objective constrained optimization, metaheuristic algorithms, artificial algae algorithm, multi-objective engineering design problemsAhmet Özkış, Ahmet Babalık. Solving constrained engineering design problems with multi-objective artificial algae algorithm. . 2023; 29(2): 183-193 Sorumlu Yazar: Ahmet Özkış, Türkiye |
|