A multiobjective fleet location problem solved by adaptation of evolutionary algorithms NSGA-II and SMS-EMOA

Ertan YAKICI

Makale detayları

A multiobjective fleet location problem solved by adaptation of evolutionary algorithms NSGA-II and SMS-EMOA

Yazarlar:

Ertan YAKICI

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.24 Issue 1, pp.94-100

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000576479

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2147-5881

pISSN:

1300-7009

Özet:

 


The
problem of locating naval platforms in the operation region with the aim of
maximizing both total radar coverage and critical radar coverage is solved by
using Multiobjective Evolutionary Algorithms (MOEA). Non-Dominated Sorting
Genetic Algorithm-II (NSGA-II) and 
S-Metric Selection Evolutionary Multiobjective Optimization Algorithm
(SMS-EMOA) procedures are implemented. Experiments show that evolutionary
algorithms provide good and diverse alternatives that are considered to be very
close to Pareto-optimal front. The performances of NSGA-II and SMS-EMOA
approaches are compared employing the hypervolume indicator technique. The
performance of NSGA-II is found better in terms of both convergence and
diversity

.

 


Donanma
platformlarının, radar toplam kapsama alanları ve radar kritik kapsama
alanlarının ençoklanması amacı ile harekât bölgesinde konuşlandırılması
problemi çok amaçlı evrimsel algoritmalar kullanılarak çözülmüştür. Bu
kapsamda, literatürde Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) ve S-Metric
Selection Evolutionary Multiobjective Optimization Algorithm (SMS-EMOA) adı
verilen yöntemler kullanılmıştır. Deney uygulamasında, bu yöntemlerin
Pareto-optimal cepheye oldukça yakın olduğu değerlendirilen iyi ve istendiği
gibi birbirinden farklı çözümler ürettiği görülmüştür. Kullanılan yöntemlerin
performansları hipervolüm gösterge tekniği kullanılarak karşılaştırılmış,
NSGA-II yönteminin daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir.

.

Makale detayları

A multiobjective fleet location problem solved by adaptation of evolutionary algorithms NSGA-II and SMS-EMOA

Yazarlar: Ertan YAKICI

Yayıncı: Pamukkale University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.24 Issue 1, pp.94-100

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 2/2018

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000576479

Sıklık: İki Aylık

eISSN: 2147-5881

pISSN: 1300-7009

Sayı

Yazarlar:

Ertan YAKICI

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.24 Issue 1, pp.94-100

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000576479

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2147-5881

pISSN:

1300-7009