Levy Uçuşları Yöntemi Kullanılarak Geliştirilen Yarasa Algoritması Optimizasyon Metodunun Performans İncelemesi

Abstract

Bu çalışmada kıyaslama problemlerinin optimizasyonu için kullanılan yarasa algoritması sunulmuştur. Yarasa algoritması yarasaların sesle yer belirleme özelliğini temel alır. Yarasalar çok güçlü bir ses çıkartır ve bunun çevredeki eşyalardan geri gelen yankısını dinlerler. Bu şekilde avlarının uzaklığını ve pozisyonunu hatta çok küçük böceklerin hızlarını bile anlayabilirler. Literatürden alınan üç farklı minimizasyon problemi, tasarım örneği olarak seçilmiştir. Bu problemlerin yarasa algoritması kullanılarak optimum sonuçları elde edilmiştir. Optimizasyon sürecinde daha iyi sonuçlar elde edebilmek için Levy Flights eklentisi basit yarasa algoritmasına adapte edilmiştir. Ve kıyaslama için bu üç tasarım problemi ayrıca Levy Flights eklentili yarasa algoritması kullanılarak da çözülmüştür. Sonuçlar, yarasa algoritmasının tasarım problemlerinin optimum sonucunu bulmada başarılı olduğunu göstermiştir. Bununla beraber Levy Flights tekniğinin yarasa algoritmasına uyarlanması ile optimizasyonda basit yarasa algoritmasından daha iyi sonuçlara ulaşıldığı görülmektedir.

This study presents a bat algorithm for optimizing benchmark problems. Bat algorithm is based on the echolocation capability of micro bats. Bats give out a very powerful sound and listen its echo from the around items. They can notice the distance and position of the target, and even moving speed of the target such as very small insects. Three different minimization problems taken from literature are selected as design examples. These problems are solved for the optimum solution by using bat algorithm. Levy Flights is adapted to the simple bat algorithm for better solution. For comparison, three design problems are also solved by using bat algorithm with Levy Flights technique. Results bring out that bat algorithm is powerful in finding the optimum solution for each design problem. Moreover, adaptation of Levy Flights to bat algorithm generates better solutions than the ones obtained by simple bat algorithm.