Investigation of harmonic estimation using imperalist competitive algorithm method

Abstract

Özetçe-Sondönemde harmonik kestiriminde geleneksel olarak kullanılan Fourier Dönüşümü tabanlı algoritmalar yerine alternatif bir takım yöntem ve algoritmalar kullanılmaya başlanmıştır. Çünkü, Fourier Dönüşümü tabanlı algoritmaların mevcut kısıtlamaları nedeniyle harmonik kesitiriminde bazı problemlerin çözümü konusunda alternatif çözümlere başvurulması kaçınılmaz olmuştur. Bu çalışmada incelenen emperyalist yarışmacı algoritma (Imperalist Competitive Algorithm-ICA) sosyal tabanlı sezgisel bir optimizasyon algoritmasıdır. Optimizasyon alanında daha yararlı olabilmesi amacıyla, doğanın seçtiği evrimsel yaklaşımların avantajları genetik algoritmalarda ve türevlerinde önerilmiştir. Hayvanların davranışları; yapılan çalışmalar sonucu, parçacık sürü algoritmaları ve karınca koloni algoritmalarıyla sonuçlanmıştır. Hayvan davranışları, son zamanlarda ise insanların sosyal davranışlarını simüle etmekte ve mühendislikte bazı problemlerin çözümünde yol göstermiştir. AnahtarKelimeler-emperyalist yarışmacı,koloni, imparatorluk, harmonik. Abstract-Recently, some new methods and algorithms have been started to use as an alternative for harmonic estimation instead of Fourier Transform based traditional algorithms. Because, it is inevitable to look for alternative solutions for harmonic estimation problems due to the existing limitations of Fourier Transform based algorithms. The Imperialist Competitive Algorithm (ICA) investigated in this study is a social based intuitive optimization algorithm.The advantages of the evolutionary approximations selected by the nature have been suggested in genetic algorithms and its derivations in order to be useful in optimization area. The animal behaviors have been concluded as partial swarm and ant colony optimization algorithms. Recently, the animal behaviors simulate the human social behaviors and guide us to solve some engineering problems.