Research Information System
International Symposium of Scientific Research and Innovative Studies, ISSRIS'21, Balıkesir, Turkey, 22 - 25 February 2021, pp.158-172, (Full Text)
Bu çalışmada, çok amaçlı optimizasyon problemleri için karşıtlık öğrenmesine dayanançok amaçlı Harris Şahin optimizasyon algoritması (Opposition learning-based Multi-ObjectiveHarris Hawks Optimizer: OppMOHHO ) önerilmiştir. Bu algoritma 2020 yılında literatürekazandırılan Harris Şahin optimizasyon algoritmasını temel almaktadır. Çok amaçlı HarrisŞahin optimizasyon algoritmasında (Multi-Objective Harris Hawks Optimizer: MOHHO ),orijinal algoritmanın bulduğu çözümleri saklamak ve şahinlerin pozisyonlarını göstermek içinbir arşiv eklenmiştir. Sonrasında bu arşivden çözümlerin seçilmesi için rulet tekerleği yöntemikullanılmıştır. Bu çalışmada ise MOHHO yapısına karşıtlık öğrenme mekanizması eklenerek,algoritmanın performansı arttırılmaya çalışılmıştır. OppMOHHO algoritmasının performansınıgöstermek için literatürden kısıtlamasız ZDT test fonksiyonu serisi (ZDT1-ZDT6) alınmıştır.Tüm test fonksiyonları için OppMOHHO algoritması MOHHO, Çok Amaçlı Karınca AslanıOptimizasyonu (MOALO) ve Çok Amaçlı Yusufçuk Optimizasyonu (MODA) algoritmaları ilekarşılaştırılmıştır. Karşılaştırma için kullanılan algoritmaların istatistiksel Ters Nesilsel Mesafe(IGD) metrikleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen OppMOHHO algoritmasınınçok amaçlı optimizasyon problemlerinde diğer algoritmalara göre daha başarılı olduğunugöstermektedir.