Adaptif kısıtlama faktörlü parçacık sürü optimizasyonu

Optimizasyon son yıllarda çok çeşitli alanlarda kullanılan bir teknik olmuştur. Bilgisayar ağlarında, ekonomide, görüntü işlemede, robotikte ve daha birçok alanda kullanılmıştır. Kuş ve balık sürülerinden esinlenilerek oluşturulmuş olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yöntemi hızlı yakınsayan bir algoritmadır. Bu çalışmada, PSO algoritmalarında genellikle statik olarak yer alan atalet ağırlığı (w) ve adaptif kısıt parametresi (K), benzetim tavlamadaki sıcaklık parametresinden esinlenilerek fonksiyonel şekilde (aritmetik, geometrik ve ters fonksiyon) azaltılarak karşılaştırma (benchmark) fonksiyonları üzerinde algoritmanın performansı incelenmiştir. Sabit parametrelerle elde edilen sonuçlar, uyguladığımız azalan yöntemlerle karşılaştırılmış ve kısıtsız optimizasyon test problemleri için ters fonksiyonun sabit parametreye göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Sonuç grafiklerinde de görüleceği üzere, atalet ağırlığı (w) ve adaptif kısıt parametresini (K) kullanan PSO'larda azalan fonksiyonlar ile yapılan testler sabit değer ile yapılan testlere göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Gerçek zamanlı uygulamalar için geliştirilen PSO algoritmalarında, parametrelerin sabit kullanımı yerine parametrelerin fonksiyonel şekilde azaltılarak kullanılabileceği önerilmektedir.