Bipolar Particle Swarm Optimization Algorithm

Evrimsel Algoritmalar (EA’lar), ağ tasarımı problemleri, yol bulma sosyal ve ekonomik planlama gibi karmaşık optimizasyon problemlerini çözmek için yaygın olarak kullanılan algoritmalardır. Kullandıkları akıllı yöntemler sayesinde EA’lar, yeni çözümler üretmek ilk çözümü, yinelemeli olarak, iyileştirirler. Sıklıkla EA'lardan biri Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmasıdır. PSO algoritması, sürünün sunduğu en iyi sonuç ile sürüdeki her bir bireyin sonuçlarını temel alarak, verilen fonksiyonunun optimum değerine ulaşır. başarılı algoritma olmasına rağmen, sadece iyiyi alan yapısı sebebiyle, belli düzene sahip olmayan, aldatıcı fonksiyon türlerinde, lokal değere sıkışıp ulaşmayabilmektedir. Bu makalede, daha önce yapmış olduğumuz çalışmadan ilham PSO’ya bipolar davranış eklenerek, olan Bipolar (BPSO) sunulmuştur. BPSO algoritmasında, PSO’da olduğu bireylerin değil, kötü de algoritmanın işleyişine katılmasına olanak sağlanmıştır. algoritmasının performansını, standart performansıyla kıyaslamak on test fonksiyonu kullanılmıştır. Test sonuçlarına göre, BPSO, göre sonuçlar sunmuştur.