Weight and Cost Minimization of Three-Element Truss System with Honey Badger Optimization Algorithm

Ebubekir Seyyarer; Taner Uçkan

Makale detayları

Weight and Cost Minimization of Three-Element Truss System with Honey Badger Optimization Algorithm

Yazarlar:

Ebubekir Seyyarer | Taner Uçkan

Yayıncı:

Cukurova University

Ana Başlıklar:

Veri Yapıları ve Algoritmalar | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 2, pp.441-449

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001296413

pISSN:

2757-9255

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Meta-heuristic optimization methods have shown successful results for large-scale real-life problems that would be very costly to solve with traditional algorithms and have become the focus of attention of researchers from many fields. Thanks to the interest in this field, researchers who take their inspiration from various sources such as genetics, physics, biology and music continue to create new meta-heuristic algorithms. The Honey Badger Algorithm HBA, released in February 2022, draws its inspiration from the honey badgers foraging strategies. In this study, in addition to HBA, Genetic Algorithm Genetic Algorithm, GA, Particle Swarm Optimization PSO, Artificial Bee Colony ABC, Ant Colony Ant Colony Optimization, ACO, Simulated Annealing SA algorithms are discussed in a construction problem, weight and cost minimization of a three-element truss system. According to the results, it is observed that HBA achieves better convergence values compared to GA, ABC, ACO, SA algorithms.

 Meta-heuristic optimization methods have shown successful results for large-scale real-life problems that would be very costly to solve with traditional algorithms and have become the focus of attention of researchers from many fields. Thanks to the interest in this field, researchers who take their inspiration from various sources such as genetics, physics, biology and music continue to create new meta-heuristic algorithms. The Honey Badger Algorithm HBA, released in February 2022, draws its inspiration from the honey badgers foraging strategies. In this study, in addition to HBA, Genetic Algorithm Genetic Algorithm, GA, Particle Swarm Optimization PSO, Artificial Bee Colony ABC, Ant Colony Ant Colony Optimization, ACO, Simulated Annealing SA algorithms are discussed in a construction problem, weight and cost minimization of a three-element truss system. According to the results, it is observed that HBA achieves better convergence values compared to GA, ABC, ACO, SA algorithms.

 Meta-heuristic optimization methods have shown successful results for large-scale real-life problems that would be very costly to solve with traditional algorithms and have become the focus of attention of researchers from many fields. Thanks to the interest in this field, researchers who take their inspiration from various sources such as genetics, physics, biology and music continue to create new meta-heuristic algorithms. The Honey Badger Algorithm HBA, released in February 2022, draws its inspiration from the honey badgers foraging strategies. In this study, in addition to HBA, Genetic Algorithm Genetic Algorithm, GA, Particle Swarm Optimization PSO, Artificial Bee Colony ABC, Ant Colony Ant Colony Optimization, ACO, Simulated Annealing SA algorithms are discussed in a construction problem, weight and cost minimization of a three-element truss system. According to the results, it is observed that HBA achieves better convergence values compared to GA, ABC, ACO, SA algorithms.

 Meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri geleneksel algoritmalarla çözümün çok maliyetli olacağı büyük ölçekli gerçek hayat problemleri için başarılı sonuçlar sergilemekte ve birçok alandan araştırmacının ilgi odağı haline gelmektedir. Bu alana duyulan ilgi sayesinde genetik, fizik, biyoloji, müzik gibi ilhamını çeşitli kaynaklardan alan araştırmacılar, yeni meta-sezgisel algoritmalar oluşturmaya devam etmektedir. Şubat 2022de yayımlanan Bal Porsuğu Algoritması Honey Badger Algorithm, HBA, ilhamını bal porsuğunun yiyecek arama stratejilerine dayandırmaktadır. Bu çalışmada HBAnın yanı sıra alan yazının başarısı kanıtlanmış algoritmalarından olan Genetik Algoritma Genetik Algorithm, GA, Parçacık Sürü Partical Swarm Optimization, PSO, Yapay Arı Kolonisi Artificial Bee Colony, ABC, Karınca Kolonisi Ant Colony Optimization, ACO, Benzetimli Tavlama Simulated Annealing, SA algoritmaları, bir yapı problemi olan üç elemanlı kafes sisteminin ağırlık ve maliyet minimizasyonu na uygulanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre HBA nın, GA, ABC, ACO, SA algoritmalarına kıyasla daha iyi yakınsama hızına ve değerlere ulaştığı gözlemlenmektedir.

Makale detayları

Weight and Cost Minimization of Three-Element Truss System with Honey Badger Optimization Algorithm

Yazarlar:

Ebubekir Seyyarer | Taner Uçkan

Yayıncı:

Cukurova University

Ana Başlıklar:

Veri Yapıları ve Algoritmalar | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 2, pp.441-449

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001296413

pISSN:

2757-9255

Honey badger optimization algorithm

Optimization

Truss system

Weight and cost minimization

Speed of convergenceHoney badger optimizasyon algoritması

Optimizasyon

Kafes sistemi

Ağırlık ve maliyet minimizasyonu

Yakınsama hızı

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Ebubekir Seyyarer | Taner Uçkan

Yayıncı: Cukurova University

Ana Başlıklar: Veri Yapıları ve Algoritmalar | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi: Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 2, pp.441-449

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2023

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001296413

pISSN: 2757-9255

Sayı

Yazarlar:

Ebubekir Seyyarer | Taner Uçkan

Yayıncı:

Cukurova University

Ana Başlıklar:

Veri Yapıları ve Algoritmalar | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 2, pp.441-449

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001296413

pISSN:

2757-9255