Geliştirilen Ağaç Tohum Algoritması'nın 10, 30, 50 ve 100 boyutlu sonuçlarının karşılaştırılması

EasyChair Preprint no. 6015

Abstract

Ağaç Tohum Algoritması (TSA) doğadan esinlenen meta-sezgisel sürekli bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritma geliştirilerek 2019 yılında 5 farklı fark denklemleri tohum üretme stratejisi olarak algoritmaya eklenmiştir. Çünkü TSA nın temel hali düşük boyutlu problemler için etkili çözümler sağlarken problemin boyutunun artmasıyla birlikte bazı performans kayıplarının olduğu görülmüştür. Bu çalışmada tohum üretim stratejileri güncellenen TSA algoritması 10,30,50 ve 100 gibi farklı boyutlarda sayısal fonksiyonları çözmek çalıştırılmıştır. Ağaç Tohum Algoritmasının test sonuçları elde edilerek çok iyi bilinen bazı optimizasyon yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Yapılan deneylerde, CEC2015 kıyaslama fonksiyonları kullanılmış ve geliştirilen TSA, TSA'nın temel hali yapay arı kolonisi, parçacık sürüsü optimizasyonu ve diferansiyel evrim algoritmasının bazı varyantlarıyla karşılaştırılmış deneysel sonuçlar ortalama, maksimum, minimum çözümler ve standart sapma olarak rapor edilmiştir.

Keyphrases: comparison, dimensionality, experimental results, Tree-Seed Algorithm

@Booklet{EasyChair:6015,
  author = {İmral Güngör and Bülent Gürsel Emiroğlu},
  title = {Geliştirilen Ağaç Tohum Algoritması'nın 10, 30, 50 ve 100 boyutlu sonuçlarının karşılaştırılması},
  howpublished = {EasyChair Preprint no. 6015},

  year = {EasyChair, 2021}}