Küresel Optimizasyon için Gauss Kaotik Haritası ile Kartal Optimizasyonu

Abstract

Bu çalışmada, Gauss kaotik haritası, kartal (Aquila) optimizasyon algoritmasındaki rastgele değişkenlerin yerine kullanılmaktadır. Kaotik haritaların tekrar edilememezlik özelliği ile küresel optimum noktaya yakınsama durumu incelenir. Gauss kaotik haritası, çözüm uzayının farklı noktalarını ele alıp, algoritmanın yerel optimum noktada takılmasını önler. Önerilen kaotik kartal optimizasyonu 13 kalite test fonksiyonu üzerinde test edilir. 13 test fonksiyonu içerisinde, 12 test fonksiyonunda yeni Gauss tabanlı kaotik kartal optimizasyonunun klasik kartal optimizasyonuna göre daha iyi yakınsama gösterdiği görülür. Ek olarak önerilen kaotik tabanlı kartal optimizasyonu ile üç test fonksiyonunda, küresel minimum noktaya yakınsar. Önerilen algoritma ve klasik algoritmanın yakınsama eğrileri, grafikler halinde özetlenir. Ayrıca önerilen kaotik tabanlı yöntem yapay arı kolonisi algoritması, diferansiyel evrim algoritması ve parçacık sürü optimizasyon algoritması ile karşılaştırılır. Deney sonuçları ise Gauss kaotik haritası tabanlı kartal algoritmasının diğer yöntemlerden daha erken iterasyonlarda yakınsadığı görülür.