PSO ve BA Algoritmalarının Farklı Test Fonksiyonları Üzerinde Karşılaştırmalı Analizi


Özet Görüntüleme: 0 / PDF İndirme: 0

Yazarlar

DOI:

https://doi.org/10.70447/ktve.2459

Anahtar Kelimeler:

Parçacık Sürü optimizasyonu- Yarasa Algoritması- Karşılaştırmalı Analiz- Test Fonksiyonları- Optimizasyon- Optimizasyon Problemleri

Özet

Bu çalışma, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Yarasa Algoritması (BA) gibi doğadan ilham alan optimizasyon algoritmalarının performanslarını çeşitli test fonksiyonları üzerinde karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Analizler, her iki algoritmanın farklı test fonksiyonları üzerindeki performansını değerlendirmektedir. Bulgular, her iki algoritmanın da belirli test fonksiyonları için benzersiz güçlü ve zayıf yönlerine işaret etmektedir. Çalışmada, doğadan ilham alan optimizasyon algoritmalarının optimizasyon problemlerine yönelik etkili çözümler sağlama potansiyelini vurgulamakta ve gelecekteki araştırmalara yol göstermektedir.

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

İndir

Yayınlanmış

2024-08-04

Nasıl Atıf Yapılır

ışıklı, ibrahim, & Köse, B. (2024). PSO ve BA Algoritmalarının Farklı Test Fonksiyonları Üzerinde Karşılaştırmalı Analizi. Kuantum Teknolojileri Ve Enformatik Araştırmaları Dergisi, 2(2). https://doi.org/10.70447/ktve.2459

Sayı

Cilt 2 Sayı 2 (2): Kuantum Teknolojileri ve Enformatik Araştırmaları Dergisi

Bölüm

Araştırma Makalesi

Kategori

Lisans

Telif Hakkı (c) 2024 ibrahim ışıklı- Bayram Köse

Creative Commons License

Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.

Key Points of CC BY 4.0

  1. Attribution Requirement: Others can share, adapt, and use the work, even commercially, as long as they credit the original author(s) and the journal (JQTAIR) as the source.
  2. Flexibility in Usage: This license maximizes dissemination, as anyone can use the research in new projects, derivative works, or even commercial applications.
  3. Global and Broad: The 4.0 version is legally global, compatible with other open-access content, and widely accepted by institutions and funders worldwide.
  4. Freedom to Remix and Adapt: Researchers, educators, and industry professionals can freely build upon the work, encouraging collaboration and innovative uses in various fields.

Attribution Requirement for Users

To comply with CC BY 4.0, anyone who uses, shares, or builds upon the journal’s work must include:

  • The title of the work.
  • A link to the full text (ideally hosted on JQTAIR’s site or repository).
  • Credit to the original authors and the journal (e.g., “Published by JQTAIR” or “Original work by [Author Name], published in JQTAIR”).