Göçmen kuşlar optimizasyon algoritmasının paralel bilgisayarlarda uygulanması

Abstract

Bu tez çalışmasında, metasezgisel optimizasyon algoritmalarından biri olan Göçmen Kuşlar Optimizasyon (GKO) algoritması paralel bilgisayarlarda uygulanarak Paralel Göçmen Kuşlar Optimizasyon (PGKO) algoritması geliştirilmiştir. Uygulama, TÜBİTAK ULAKBİM tarafından araştırmacıların kullanımına sunulan yüksek başarımlı hesaplama merkezi TRUBA altyapısı üzerinde, C++ dili ile Open MPI kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiştir. GKO ve PGKO algoritmaları 50 boyutlu altı test fonksiyonunun çözümü için dört farklı alt popülasyon sayısı kullanılarak 30 defa bağımsız olarak çalıştırılmış ve elde edilen ortalama, en iyi ve en kötü sonuçlar verilmiştir. PGKO algoritması, beş farklı göç oranı ve aralığı için uygulanmış, sonuçlar GKO sonuçları ile karşılaştırılarak göç işleminin algoritmaya etkisi gösterilmiştir. Ayrıca, göç işleminde kullanılan farklı parametre değerlerinin PGKO algoritmasına etkisi incelenerek başarılı sonuçların üretildiği durumlar ortaya konmuştur. Bunun yanında, her iki algoritmadan elde edilen sonuçlara t-testi uygulanmış ve göç işleminin anlamlı bir fark oluşturduğu gösterilmiştir.

metaheuristic optimization algorithms is applied on parallel computers and Parallel Migrating Birds Optimization (PMBO) algorithm has been developed. The application is developed by using the Open MPI library with C++ language on the TRUBA infrastructure, which is provided by TÜBİTAK ULAKBİM. Both MBO and PMBO algorithms are run 30 times independently with using four different subpopulation numbers for the solution of six 50-dimensional test functions and the obtained average, best and worst results are given. PMBO algorithm is applied for five different migration rates and intervals, and the results are compared with MBO results and the effect of migration process on the algorithm is shown. In addition, the effect of different parameter values used in migration process on the PMBO algorithm is analyzed and the cases where generate successful results are presented. Furthermore, t-test is applied to the results acquired from both algorithms and it is proven that migration process makes the significant difference.