Uygunluk-Mesafe Dengesi Tabanlı Dev Armadillo Optimizasyon Algoritması
Bu çalışmada, algoritmalardaki keşif ve sömürü arasındaki dengesizliği ortadan kaldırmak adına etkili bir yöntem olan Uygunluk-Mesafe Dengesi (FDB) yöntemi ile Dev Armadillo Optimizasyon (GAO) algoritması geliştirilmesi sağlanmıştır. Önerilen Uygunluk-Mesafe Dengesi tabanlı Dev Armadillo Optimizasyon (FDBGAO) algoritması ile temel GAO algoritmasına kıyasla keşif ve sömürü arasında daha etkili bir denge sağlanması amaçlanmıştır. Benzetim çalışmasında, temel GAO ve FDBGAO algoritmalarının etkinliğini incelemek amacıyla 23 standart kıyaslama fonksiyonu için analizler gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar ortalama ve standart sapma değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, FDBGAO algoritmasının tek-modlu, çok-modlu ve çok-modlu düşük boyutlu kıyaslama fonksiyonlarının çözümünde temel GAO algoritmasına kıyasla daha etkili ve başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Authors
- Adem Dalcalı (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9940-0471)
- Yunus Hınıslıoğlu (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8382-3795)
- Uğur Güvenç (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5193-7990)
- Hasan Uzel (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8238-2588)
Institutions
- Yozgat Bozok Üniversitesi (TR)
- Bandırma Onyedi Eylül University (TR)
- Düzce Üniversitesi (TR)
Publication Details
- Journal
- Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
- Published
- 2025-12-30
- DOI
- https://doi.org/10.66248/cumfad.1607181
- Primary Topic
- Metaheuristic Optimization Algorithms Research
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 0.00