Göç Eden Kuşlar Algoritmasinda Kaos Fonksiyonlarinin Kullanilmasi

dc.contributor.authorÖz, Dindar
dc.date.accessioned2020-03-26T19:09:07Z
dc.date.available2020-03-26T19:09:07Z
dc.date.issued2016
dc.departmentSelçuk Üniversitesien_US
dc.description.abstractOlasılıksal 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 görülmüştüren_US
dc.description.abstractStochastic 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 generatorsen_US
dc.identifier.endpage233en_US
dc.identifier.issn2147-9526en_US
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage225en_US
dc.identifier.urihttp://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TWpRM05UYzFOUT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/32970
dc.identifier.volume4en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknolojien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.titleGöç Eden Kuşlar Algoritmasinda Kaos Fonksiyonlarinin Kullanilmasien_US
dc.title.alternativeUse Of Chaos Functions in Migrating Birds Optimization Algorithmen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar