An ensemble inertia weight calculation strategy in particle swarm optimization algorithm
| dc.contributor.author | Aydilek, İbrahim Berkan | |
| dc.date.accessioned | 2018-12-20T08:15:16Z | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-23 | |
| dc.date.available | 2018-12-20T08:15:16Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.date.submitted | 2018-04-24 | |
| dc.description | DOI: 10.15317/Scitech.2018.151 | en_US |
| dc.description.abstract | The ultimate success of particle swarm optimization depends on the velocity values of previous particles. Velocity is multiplied with inertia weight coefficient, and has a significant effect on search capability of the particle swarm optimization. When looking at previous studies that are carried out to calculate this coefficient, it is seen that inertia weight coefficient has been handled in several ways. In this article; a new ensemble inertia weight calculation strategy is proposed that uses other constant, random, linear decreasing, global local best, simulated annealing and chaotic inertia weight calculation methods. Other methods results are combined and used to make a final output decision in a proper way. In experimental tests, 30 common optimization benchmark test problems are used. Proposed ensemble strategy is proven by statistical tests and gives successful results in all optimization benchmark test problems. | en_US |
| dc.description.abstract | Parçacık sürüsü optimizasyonunun nihai başarısı, önceki parçacıkların hız değerlerine bağlıdır. Hız, atalet ağırlık katsayısı ile çarpılır ve parçacık sürüsü optimizasyonunun arama yeteneği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu katsayıyı hesaplamak için yapılan önceki çalışmalara bakıldığında atalet ağırlık katsayısının çeşitli şekillerde ele alındığı görülmektedir. Bu makalede; diğer sabit, rasgele, doğrusal azalan, küresel yerel en iyi, benzetimli tavlama ve kaotik atalet ağırlığı hesaplama yöntemlerini kullanılan yeni bir topluluk atalet ağırlığı hesaplama stratejisi önerilmiştir. Önerilen yöntemde, diğer yöntemlerin sonuçları uygun bir şekilde birleştirilerek nihai çıktı kararı üretmek için kullanılmaktadır. Deneysel testlerde, bilinen 30 optimizasyon kıyaslama test problemi kullanılmaktadır. Önerilen topluluk stratejisi istatistiksel testlerle kanıtlanmış ve tüm optimizasyon kıyaslama test problemlerinde başarılı sonuçlar vermiştir. | en_US |
| dc.identifier.citation | Aydilek, İ. B. (2018). An ensemble inertia weight calculation strategy in particle swarm optimization algorithm. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6, (4), 544-558. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 558 | |
| dc.identifier.issn | 2147-9364 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 544 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12395/14097 | |
| dc.identifier.volume | 6 | |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi | en_US |
| dc.relation.ispartof | Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Kategori Belirlenecek | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.selcuk | 20240510_oaig | en_US |
| dc.subject | Inertia weight | en_US |
| dc.subject | Particle swarm optimization | en_US |
| dc.subject | Atalet ağırlığı | en_US |
| dc.subject | Parçacık sürü optimizasyonu | en_US |
| dc.title | An ensemble inertia weight calculation strategy in particle swarm optimization algorithm | en_US |
| dc.title.alternative | Parçacık sürü optimizasyon algoritmasında bir topluluk atalet ağırlığı hesaplama stratejisi | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
