Kaotik tabanlı farksal gelişim algoritması (KFGA)

Abstract

Bu çalışmada optimizasyon problemlerinin çözümünde en çok kullanılan evrimsel algoritmalardan farksal gelişim algoritmasının, (FGA) temelini oluşturan rastgele sayı üretim süreci yerine, kaotik sistem tabanlı sayı üreteci geliştirilmiştir. Kaotik sistemlerden Lorenz ve Rössler çekici sistemleri kullanılmıştır. Önerilen kaotik tabanlı FGA yapısı literatürden alınan on optimizasyon problemi için koşturulmuştur. Ayrıca FGA stratejileri, popülasyon büyüklükleri, skala faktörü ve çaprazlama sabitinin KFGA yapısı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Klasik FGA ile önerilen KFGA (Kaotik Tabanlı Farksal Gelişim Algoritması)’nın karşılaştırılması yapılmış, önerilen kaotik yapının avantaj ve dezavantajları vurgulanmıştır. Bu tezde önerilen KFGA yapılarının gerçek zamanlı optimizasyon problemlerinde uygulanması planlanmaktadır. Ayrıca diğer kaotik sistemler için de FGA yapısının geliştirilmesi düşünülmektedir.

In this study, the chaotic system based number generator was developed instead of the random number generators which are the basis of Differential Evolution Algorithm (DE) that is the most used evolutionary algorithms in solving optimization problems. Lorenz and Rössler chaotic attractive systems were are used to do the number generators. The proposed chaotic based DE structure was run for ten optimization problem taken from literature. In addition, the effects of DE strategies, the population size, the scale factor and the crossover constant on CDE structure were examined. The comparison of classic DE and the proposed CDE (Chaotic based Differential Evolutionary Algorithm) structure was presented; the advantages and disadvantages of the proposed chaotic structure were emphasized. The application of proposed CDE structures in this thesis for the real-time optimization problems will be in the future works. Also in the development of DE algorithm will be used other chaotic system.