Performance Analysis of Bi-Attempted Based Optimization Algorithm on Numerical Optimization Functions
نویسندگان
چکیده
Sayısal iyileştirme, mühendislik alanında en çok uğraşılan problemlerden biridir. Bu çalışmada, son zamanlarda geliştirilen Çift-Girişim Tabanlı İyileştirme Algoritması’nın (Bi-Attempted Based Optimization Algorithm) (ABaOA) arama yakınsama kabiliyeti yirmi iyi bilinen referans fonksiyonu üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Genetik Algoritma (GA) ve Temel Algoritması (Based Algoritması) (BaOA) ile karşılaştırılmıştır. ABaOA, tüm yinelemeler boyunca iki sabit adım boyutlu çoğaltma parametresi işlem operatörü kullanan nüfus tabanlı bir Evrimsel Algoritma’dır. algoritmalar alanı global optimuma hızlı şekilde yaklaşır uygulanabilir çözümü garanti ederler. Deneysel ABaOA'nın hem BAOA'ya de GA'ya göre daha yaklaştığını açıkça göstermiştir.
منابع مشابه
study of hash functions based on chaotic maps
توابع درهم نقش بسیار مهم در سیستم های رمزنگاری و پروتکل های امنیتی دارند. در سیستم های رمزنگاری برای دستیابی به احراز درستی و اصالت داده دو روش مورد استفاده قرار می گیرند که عبارتند از توابع رمزنگاری کلیددار و توابع درهم ساز. توابع درهم ساز، توابعی هستند که هر متن با طول دلخواه را به دنباله ای با طول ثابت تبدیل می کنند. از جمله پرکاربردترین و معروف ترین توابع درهم می توان توابع درهم ساز md4, md...
Spider Monkey Optimization algorithm for numerical optimization
Swarm intelligence is a fascinating area for the researchers in the field of optimization. Researchers have developed many algorithms by simulating the swarming behavior of various creatures like ants, honey bees, fishes, birds and their findings are very motivating. In this paper, a new approach for optimization is proposed by modeling the social behavior of spider monkeys. Spider monkeys have...
متن کاملAn effective optimization algorithm for locally nonconvex Lipschitz functions based on mollifier subgradients
متن کامل
Logit Model based Performance Analysis of an Optimization Algorithm
In this paper, the performance of the Multi Dynamics Algorithm for Global Optimization (MAGO) is studied through simulation using five standard test functions. To guarantee that the algorithm converges to a global optimum, a set of experiments searching for the best combination between the only two MAGO parameters -number of iterations and number of potential solutions, are considered. These pa...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
سال: 2023
ISSN: ['2757-9255']
DOI: https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1334219