Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması

Yıl 2021, Cilt: 33 Sayı: 2, 625 - 634, 15.09.2021
https://doi.org/10.35234/fumbd.901601

Öz

Uzun yıllardır metasezgisel algoritmalar güncelliğini korumakta, bu alanda farklı algoritmalar geliştirilmeye devam etmektedir. Son zamanlarda önerilen Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması başarılı bir arama algoritması olarak öne çıkmaktadır. Bununla birlikte yeni bir algoritma olması nedeni ile geliştirilmeye açık ve kullandığı yöntem ile de esnek bir yapıdadır. Bu çalışma Ayçiçeği Optimizasyon algoritmasını esas alan ve farklı bir keşif yöntemi kullanan Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritmasını önermektedir. Aynı zamanda, önerilen algoritmada birey üretimi ve algoritma yürütümü farklı kaotik haritalar kullanılarak gerçekleştirebilmektedir. Bunun için Chebyshev, Circle, Logistic, Sine ve Tent kaotik haritaları kullanılmıştır. Performans karşılaştırmaları için kısıtlı ve kısıtsız test fonksiyonları tercih edilmiş ve mukayeseli sonuçlar sunulmuştur. Yapılan bu deneysel çalışma sonucunda, Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Algoritmasının, klasik ayçiçeği algoritması ile rekabet edebilir sonuçlar verdiği ispatlanmıştır.

Kaynakça

  • Gomes GF, Cunha Jr SS, Ancelotti Jr AC. A sunflower optimization (SFO) algorithm applied to damage identification on laminated composite plates. Engineering with Computers 2019; 35: 619-626. Doi: 10.1007/s00366-018-0620-8.
  • Qais MH, Hasanien HM, Alghuwainem S. Identification of electrical parameters for three-diode photovoltaic model using analytical and sunflower optimization algorithm. Applied Energy 2019; 250: 109-117. Doi: 10.1016/j.apenergy.2019.05.013.
  • Gomes GF, Almeida FA. Tuning metaheuristic algorithms using mixture design:Application of sunflower optimization for structural damage identification. Advances in Engineering Software 2020; 149: 102877. Doi: 10.1016/j.advengsoft.2020.102877.
  • Hussien AM, Hasanien HM, Mekhamer SF. Sunflower optimization algorithm-based optimal PI control for enhancing the performance of an autonomous operation of a microgrid. Ain Shams Engineering Journal 2021; Doi: 10.1016/j.asej.2020.10.020.
  • Yuan Z, Wang W, Wang H, Razmjooy N. A new technique for optimal estimation of the circuit-based PEMFCs using developed Sunflower Optimization Algorithm. Energy Reports 2020; 6: 662-671. Doi: 10.1016/j.egyr.2020.03.010.
  • Shaheen MAM, Hasanien HM, Mekhamer SF, Talaat HEA. Optimal Power of Power Systems Including Distributed Generation Units Using Sunflower Optimization Algorithm. IEEE Access 2019; 7: 109289-109300. Doi: 10.1109/Access.2019.2933489.
  • Alshammari BM, Guesmi T. New Chaotic Sunflower Optimization Algorithm for Optimal Tuning of Power System Stabilizers. Journal of Electrical Engineering & Technology 2020; 15: 1985-1997. Doi: 10.1007/s42835-020-00470-1.
  • Koupaei JA, Hosseini SMM, Ghaini FMM. A new optimization algorithm based on chaotic maps and golden section search method. Engineering Applications of Artificial Intelligence 2016; 50: 201-214. Doi: 10.1016/j.engappai.2016.01.034.
  • Yang D, Liu Z, Jilei Z. Chaos optimization algorithms based on chaotic maps with different probability distribution and search speed for global optimization. Commun Nonlinear Sci Numer Simulat 2014; 19: 1229-1246. Doi: 10.1016/j.cnsns.2013.08.017.
  • Demir FB, Tuncer T, Kocamaz AF. A chaotic optimization method based on logistic-sine map for numerical function optimization. Neural Computing and Applications 2020; 32: 14227-14239. Doi: 10.1007/s00521-020-04815-9.
  • Xiang T, Liao X, Wong K. An improved particle swarm optimization algorithm combined with piecewise linear chaotic map. Applied Mathematics and Computation 2007; 190: 1637-1645. Doi: 10.1016/j.amc.2007.02.103.
  • Tian D. Particle Swarm Optimization with Chaotic Maps and Gaussian Mutation for Function Optimization. International Journal of Grid Distribution Computing 2015; 8(4): 123-134. Doi: 10.14257/ijgdc.2015.8.4.12
  • Garip ZB, Çimen ME, Karayel D, Boz AF. The Chaos-Based Whale Optimization Algorithms Global Optimization. Chaos Theory and Applications. 1(1): 51-63.
  • Pluhacek M, Senkerik R, Zelinka I. Impact of Various Chaotic Maps on the Performance of Chaos Enhanced PSO Algorithm with Inertia Weight-An Initial Study. Nostradamus: Modern Methods of Prediction, Modeling and Analysis of Nonlinear Systems, Advances in Intelligent Systems and Computing; 2013; Berlin. 153-166. Doi: 10.1007/978-3-642-33227-2_18
  • Alataş B, Akın E, Özer AB, Kaotik Haritalı Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritmaları. ELECO 2007 5th International Conference on Electrical and Electronics Engineering; 2007; Bursa.
  • Yıldırım G, Aydın G, Alli H, Tatar Y. Hadoop ile Kaos Temelli FCW Optimizasyon Algoritmasının Analizi. ELECO 2014 Elektrik-Elektronik-Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu; 2014; Bursa. 708-712.
  • May RM. Simple mathematical models with very complicated dynamics, Nature 1976; 261: 459-467.
  • Geisel T, Fairen V. Statistical Properties of Chaos in Chebyshev Maps. Physics Letters 1984; 105A: 263–266.
  • Li C, Luo G, Qin K, Li C. An image encryption scheme based on chaotic tent map. Nonlineer Dynamics 2017; 87: 127-133. Doi: 10.1017/s11071-016-3030-8.
Toplam 19 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm MBD
Yazarlar

Suna Yıldırım 0000-0002-8246-0515

Güngör Yıldırım 0000-0002-4096-4838

Bilal Alatas 0000-0002-3513-0329

Yayımlanma Tarihi 15 Eylül 2021
Gönderilme Tarihi 23 Mart 2021
Yayımlandığı Sayı Yıl 2021 Cilt: 33 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Yıldırım, S., Yıldırım, G., & Alatas, B. (2021). Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 33(2), 625-634. https://doi.org/10.35234/fumbd.901601
AMA Yıldırım S, Yıldırım G, Alatas B. Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Eylül 2021;33(2):625-634. doi:10.35234/fumbd.901601
Chicago Yıldırım, Suna, Güngör Yıldırım, ve Bilal Alatas. “Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 33, sy. 2 (Eylül 2021): 625-34. https://doi.org/10.35234/fumbd.901601.
EndNote Yıldırım S, Yıldırım G, Alatas B (01 Eylül 2021) Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 33 2 625–634.
IEEE S. Yıldırım, G. Yıldırım, ve B. Alatas, “Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 33, sy. 2, ss. 625–634, 2021, doi: 10.35234/fumbd.901601.
ISNAD Yıldırım, Suna vd. “Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 33/2 (Eylül 2021), 625-634. https://doi.org/10.35234/fumbd.901601.
JAMA Yıldırım S, Yıldırım G, Alatas B. Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2021;33:625–634.
MLA Yıldırım, Suna vd. “Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 33, sy. 2, 2021, ss. 625-34, doi:10.35234/fumbd.901601.
Vancouver Yıldırım S, Yıldırım G, Alatas B. Salınımlı Kaotik Ayçiçeği Optimizasyon Algoritması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2021;33(2):625-34.