Çok amaçlı optimizasyon algoritması: Mogoldsa

Çok amaçlı optimizasyon problemlerin karmaşıklığı, çatışması, geniş çözüm uzayına sahip olması ve tek bir çözüm yerine bir çözüm kümesine ihtiyaç duyulması nedeniyle oldukça zordur. Literatürdeki çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının tüm problemler için aynı derecede etkili çözümler üretememektedir. Bu durum yeni çok amaçlı optimizasyon algoritmalarına ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, literatürde bulunan başarılı bir optimizasyon algoritması olan matematiksel tabanlı Altın Sinüs Algoritması(Gold-SA)' nın, çok amaçlı problemler için geliştirilmiş hali olan Çok Amaçlı Altın Sinüs Algoritması (MOGoldSA) önerilmiştir. MOGoldSA ve literatürde yer edinmiş 5 adet metasezgisel çok amaçlı optimizasyon algoritması ile karşılaştırılmıştır. Bunlar sırasıyla: Çok Amaçlı Karınca Aslanı Optimizasyonu(MOALO), Çok Amaçlı Yusufçuk Algoritması(MODA), Çok Amaçlı Çekirge Optimizasyonu Algoritması (MOGOA), Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritma II (NSGA II) Ve Güçlü Evrimsel Pareto Algoritması-2(SPEA2) algoritmalarıdır. Bu çalışmada, karşılaştırmanın doğruluğunu göstermek için 22 farklı test fonksiyonu kullanılmıştır. Performans değerlendirmesinde ise 6 farklı performans kriteri: Genel Uzaklık (GD), Ters Genel Uzaklık (RGD), Maksimum Yayılma (MS), Yayılma (S), Boşluk (SP), Hipervolume (HV) ve hız kullanılmıştır. Çalışma sonucunda MOGoldSA problemlerin çoğunluğunda en iyi sonuca ulaşırken, diğerlerinde de oldukça rekabetçi bir performans sergilemiştir. Elde edilen başarılı sonuçlar önerilen algoritmanın çok amaçlı optimizasyon problemleri için kullanılabilir olduğunu göstermiştir.