Comparison of Current Metaheuristic Algorithms with Different Performance Criteria

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorArslan, Sibel
dc.date.accessioned2025-05-04T16:21:07Z
dc.date.available2025-05-04T16:21:07Z
dc.date.issued2023
dc.departmentSivas Cumhuriyet Üniversitesi
dc.description.abstractNowadays, metaheuristics play a very important role in solving optimization problems. In this study, Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO), one of the most commonly used metaheuristics, was compared in three new metaheuristic (African Vulture Optimization Algorithm-AVOA, Improved Gray Wolf Optimization Algorithm- I-GWO and Marine Predators Algorithm-MPA) comparisons inspired by swarm intelligence and foraging behavior of creatures in nature. According to the experimental studies, AVOA and MPA achieve more successful results than other algorithms. The statistical significance of the results was evaluated using the Friedman Wilcoxon signed-rank test, and the significant superiority of these two algorithms was proven.
dc.description.abstractGünümüzde, metasezgiseller optimizasyon problemlerinin çözümünde çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada sürü zekasından ve doğadaki canlıların yiyecek arama davranışlarından esinlenerek geliştirilen üç yeni metasezgisel (Afrika Akbabaları Optimizasyon Algoritması (African Vulture Optimization Algorithm, AVOA), Geliştirilmiş Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (Improved Gray Wolf Optimization Algorithm, I-GWO) ve Deniz Avcıları Algoritması (Marine Predators Algorithm, MPA)), kıyaslamalarda en çok kullanılan metasezgisellerden biri olan Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (Particle Swarm Optimization, PSO) ile kıyaslanmıştır. Deneysel çalışmalara göre, AVOA ve MPA’nın diğer algoritmalara göre daha başarılı sonuçlara sahip olduğu görülmektedir. Sonuçların istatiksel anlamlılığı, Friedman ve Wilcoxon işaretli sıralar testleri ile değerlendirilerek bu iki algoritmanın üstünlüğü kanıtlanmıştır.
dc.identifier.doi10.29130/dubited.1150453
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.29130/dubited.1150453
dc.identifier.endpage1884
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue4
dc.identifier.startpage1861
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12418/31569
dc.identifier.volume11
dc.institutionauthorArslan, Sibel
dc.language.isotr
dc.publisherDuzce University
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250504
dc.subjectAfrican Vulture Optimization Algorithm
dc.subjectImproved Gray Wolf Optimization Algorithm
dc.subjectMarine Predators Algorithm
dc.subjectParticle Swarm Optimization
dc.titleComparison of Current Metaheuristic Algorithms with Different Performance Criteria
dc.title.alternativeGüncel Metasezgisel Algoritmalarının Performansları Üzerine Karşılaştırılmalı Bir Çalışma
dc.typeResearch Article

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark