Büyük ölçekli optimizasyon problemleri için seçime dayalı yerel arama mekanizmasına sahip ikili Jaya algoritması

Abstract

Jaya, yakın zamanda sürekli optimizasyon problemlerinin çözümü için önerilen popülasyon tabanlı metasezgisel bir algoritmadır. Literatürde ikili optimizasyon problemlerinin çözümü için çeşitli Jaya varyantları geliştirilmiştir. Bunlardan biri olan JayaX-LSM algoritması CAP problemlerinin çözümünde kullanılmış ve başarılı sonuçlar üretmiştir. Ancak CAP problemlerinden daha yüksek boyutlu ve kompleks bir yapıya sahip olan M* problemleri üzerinde test ettiğimizde algoritmanın oldukça başarısız sonuçlar ürettiği görülmüştür. Bu çalışmada, ikili optimizasyon problemlerinde çözüm uzayının etkili bir şekilde aranmasını sağlayan yeni bir yerel arama modülü (ELSM) geliştirilmiştir. Bu modül ikili JayaX algoritmasına eklenerek JayaX-ELSM algoritması önerilmiştir. Önerilen JayaX-ELSM algoritmasının performansı öncelikle JayaX-LSM algoritmasıyla CAP ve M* problem setleri üzerinde karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Daha sonra, önerilen algoritma, literatürde yakın zamanda yayınlanmış toplam 11 farklı algoritmayla performans karşılaştırmasına tabi tutulmuştur. Elde edilen sonuçlar, önerilen JayaX-ELSM'nin JayaX-LSM algoritmasının CAP problemlerinde sergilediği performansı devam ettirdiğini, M* problemlerinde de JayaX-LSM'den çok daha başarılı sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Ayrıca önerilen algoritmanın M* problemleri üzerindeki performansının, diğer algoritmalarla karşılaştırıldığında rekabetçi ve ümit verici olduğu gözlenmiştir.