Göç Eden Kuşlar Algoritmasinda Kaos Fonksiyonlarinin Kullanilmasi
Küçük Resim Yok
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Olasılıksal eniyileme algoritmaları çalışmalarının birçok aşamasında rastlantısal veri kullanmaktadırlar ve performansları büyük oranda bu rastlantısal verinin dağılımına göre değişiklik göstermektedir. Bu noktadan hareketle farklı rastlantısal veri kaynaklarının eniyileme algoritmalarının performansına etkisi son zamanlardaki birçok çalışmanın odak noktası olmuştur. Kaotik eşlem fonksiyonları matematiksel özellikleri sonucu rastlantısal veri kaynağı olarak kullanılmaya oldukça elverişlidir. Bu çalışmada kaotik eşlem fonksiyonlarının popülasyon tabanlı evrimsel bir algoritma olan göç eden kuşlar algoritmasına etkisi bilgisayar mimarisinin güncel problemlerinden biri olan görev dağıtım problemi üzerinde deneysel olarak incelenmiştir. Deneyler neticesinde bir kısım kaotik eşlem fonksiyonlarının ele alınan problem için uygun olmadığı gözlense de, klasik rastlantısal veri üretme algoritmaları ile başa baş performans sergileyen kaotik eşlem fonksiyonlarının da bulunduğu görülmüştür
Stochastic optimization algorithms use randomly generated data heavily in various steps. The form of this randomly generated data affects the performance of stochastic optimization algorithms significantly. Therefore, the effect of different random data sources on the performance of optimization algorithms is a common focus of many recent studies. Thanks to their mathematical properties, chaotic map functions are very convenient for being used as random data sources. In this work, an empirical analysis is provided in order to show the effect of chaotic map functions on the performance of migrating birds optimization algorithm. This empirical analysis is based on the task allocation problem which is a recent computer architecture problem. According to our experimental results, it is observed that some chaotic map functions perform inefficiently. On the other hand, it is also observed that there are some particular chaotic map functions that can compete with the classical random data generators
Stochastic optimization algorithms use randomly generated data heavily in various steps. The form of this randomly generated data affects the performance of stochastic optimization algorithms significantly. Therefore, the effect of different random data sources on the performance of optimization algorithms is a common focus of many recent studies. Thanks to their mathematical properties, chaotic map functions are very convenient for being used as random data sources. In this work, an empirical analysis is provided in order to show the effect of chaotic map functions on the performance of migrating birds optimization algorithm. This empirical analysis is based on the task allocation problem which is a recent computer architecture problem. According to our experimental results, it is observed that some chaotic map functions perform inefficiently. On the other hand, it is also observed that there are some particular chaotic map functions that can compete with the classical random data generators
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
4
Sayı
4
