Improved Slime-Mould-Algorithm with Fitness Distance Balance-based Guiding Mechanism for Global Optimization Problems

Authors : Çağrı SUİÇMEZ, Hamdi KAHRAMAN, Cemal YILMAZ, Mehmet Fatih IŞIK, Enes CENGİZ

Pages : 40-54

Doi:10.29130/dubited.1016209

View : 15 | Download : 5

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada güncel bir Meta-Heuristic Search algoritması olan Balçık-Küfü Algoritması (SMA) performansının iyileştirmesi yapılmaktadır. SMA algoritmasında arama süreci yaşam döngüsü sürecini daha etkili bir şekilde modelleyebilmek için arama sürecine rehberlik eden çözüm adayları uzaklık-uygunluk dengesi (fitness-distance balance, FDB) yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Her ne kadar SMA algoritmasının performansı kabul görse de uygulanan FDB yöntemi sayesinde geliştirilen FDB-SMA algoritmasının performansının çok daha iyi olduğu görülmektedir. Geliştirilen FDB-SMA algoritmasının performansını test etmek için güncel benchmark sorunları olan CEC 2020 kullanılmıştır. CEC 2020'den alınan 10 farklı kısıtsız kıyaslama problemi 30-50-100 boyutlarında düzenlenerek tasarlanmıştır. Deneysel çalışmalar tasarlanan kıyaslama problemleri kullanılarak gerçekleştirilmiş ve Friedman ve Wilcoxon istatistiksel test yöntemleri ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre FDB-SMA varyasyonlarının tüm deneysel çalışmalarda temel algoritmaya (SMA) göre daha üstün bir performans gösterdiği görülmüştür.
Keywords : Meta sezgisel arama, Slime Mould algoritması, uygunluk mesafe dengesi FDB, kıyaslama problemleri