MOEA/D Algoritmasının En Önemli İki Ayrıştırma Yöntemi Olan PBI ve TCH’ın Analizi

4th International Symposium on Innovative Approaches in Engineering and Natural Sciences Proceedings Pub Date : 2019-07-26 DOI:10.36287/setsci.4.6.144

Mustafa Altıok, Barış Koçer

{"title":"MOEA/D Algoritmasının En Önemli İki Ayrıştırma Yöntemi Olan PBI ve TCH’ın Analizi","authors":"Mustafa Altıok, Barış Koçer","doi":"10.36287/setsci.4.6.144","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Özet – Günümüzde, birçok araştırmacı optimizasyon problemleri çözen algoritmaları geliştirme eğilimindedir. Gerçek dünya problemleri ise genelde birden çok amaca sahip oldukları için çok amaçlı optimizasyon problemleri üzerine geliştirilen algoritmalar trend olmuştur. Bu çalışmada, çok amaçlı optimizasyon algoritması olan Multi Objective Evulation Algorithm(MOEA/D) incelendi ve algoritma içerisinde yer alan ve genelde amaçların tek bir amaç olarak ifade edilmesini sağlayan en önemli iki metot Tchebycheff (TCH) ve Penalty-based Boundary Intersection (PBI) metotları iki ve üç amaçlı 11 benchmark(DTLZ ve ZDT ailesi) ile test edildi ve bu alanda en çok kullanılan Hypervolume(HV), Inverted Generation Distance(IGD) ve EPSİLON adında üç adet metrik ile bu sonuçlar kıyaslandı. Bu algoritmanın artıları ve eksileri öne çıkarıldı. Sonuçta MOEA/D hangi yöntem ile kullanılırsa daha verimli olacağı gösterilmiş oldu. Bilim her zaman üzerine koyarak ilerleyen bir gerçeklik olduğu için, bu çalışma MOEA/D üzerine çalışma yapacak araştırmacılara yön gösterici bir çalışma oldu.","PeriodicalId":6817,"journal":{"name":"4th International Symposium on Innovative Approaches in Engineering and Natural Sciences Proceedings","volume":"43 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"4th International Symposium on Innovative Approaches in Engineering and Natural Sciences Proceedings","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36287/setsci.4.6.144","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Özet – Günümüzde, birçok araştırmacı optimizasyon problemleri çözen algoritmaları geliştirme eğilimindedir. Gerçek dünya problemleri ise genelde birden çok amaca sahip oldukları için çok amaçlı optimizasyon problemleri üzerine geliştirilen algoritmalar trend olmuştur. Bu çalışmada, çok amaçlı optimizasyon algoritması olan Multi Objective Evulation Algorithm(MOEA/D) incelendi ve algoritma içerisinde yer alan ve genelde amaçların tek bir amaç olarak ifade edilmesini sağlayan en önemli iki metot Tchebycheff (TCH) ve Penalty-based Boundary Intersection (PBI) metotları iki ve üç amaçlı 11 benchmark(DTLZ ve ZDT ailesi) ile test edildi ve bu alanda en çok kullanılan Hypervolume(HV), Inverted Generation Distance(IGD) ve EPSİLON adında üç adet metrik ile bu sonuçlar kıyaslandı. Bu algoritmanın artıları ve eksileri öne çıkarıldı. Sonuçta MOEA/D hangi yöntem ile kullanılırsa daha verimli olacağı gösterilmiş oldu. Bilim her zaman üzerine koyarak ilerleyen bir gerçeklik olduğu için, bu çalışma MOEA/D üzerine çalışma yapacak araştırmacılara yön gösterici bir çalışma oldu.

查看原文