Novel Strategies for Single and Multi-Objective Imperialistic Competitive Algorithm

EMU I-REP

Show simple item record

dc.contributor.advisor Ünveren, Ahmet
dc.contributor.author Sherinov, Zhavat
dc.date.accessioned 2020-10-13T06:16:24Z
dc.date.available 2020-10-13T06:16:24Z
dc.date.issued 2018
dc.date.submitted 2018
dc.identifier.citation Sherinov, Zhavat. (2018). Novel Strategies for Single and Multi-Objective Imperialistic Competitive Algorithm. Thesis (Ph.D.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Computer Engineering, Famagusta: North Cyprus. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11129/4640
dc.description Doctor of Philosophy in Computer Engineering. Thesis (M.S.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Computer Engineering, 2018. Supervisor: Assist. Prof. Dr. Ahmet Ünveren. en_US
dc.description.abstract ABSTRACT: In this thesis, two different algorithms for solving global optimization problems were developed. The first is imperialistic competitive algorithm with updated assimilation (ICAMA), which is used for solving single-objective optimization problems. ICAMA is a new strategic improvement on the imperialist competitive algorithm (ICA) that is originally proposed based on inspirations from imperialistic competition. Another algorithm is a multi-objective imperialistic competitive algorithm (MOICA), which is for global multi-objective optimization problems. ICA is based on the idea of imperialism. Two fundamental components of ICA are empires and colonies. Initially, the algorithm builds several randomly initialized empires where each empire includes one emperor and several colonies. Competitions take place between the empires and these competitions result in the development of more powerful empires and the collapse of the weaker ones. In ICAMA a new method is introduced for the movement of colonies towards their imperialist, which is called assimilation. The proposed method uses Euclidean distance along with Pearson correlation coefficient as an operator for assimilating colonies with respect to their imperialists. In order to test the effectiveness and competitiveness of ICAMA against other state of the art algorithms it was applied to three sets of benchmark problems – the set of 23 classical benchmark problems, CEC2005 and CEC2015 benchmarks. MOICA is a modified multi-objective version of ICA. MOICA incorporates the competition between empires and their colonies for the solution of multi-objective problems. Therefore, it employs a proposed approach of several non-dominated solution sets, whereby each set is called a local non-dominated solution set (LNDS). All imperialists in an empire are considered non-dominated solutions, whereas all colonies are considered dominated solutions. Aside from local non-dominated solution sets, there is one global non-dominated solution set (GNDS), which is created from LNDS sets of all empires. MOICA is applied to a number of benchmark problems such as the set of ZDT problems and CEC2009 multi-objective optimization benchmark problems set. Simulations and experimental results on the benchmark problems showed that ICAMA produces competitive results for many test problems compared to other state-of-the-art algorithms used in this study. Moreover, MOICA is more efficient with comparison to many of the competitor algorithms used in this study, since it produces better results for most of the test problems. Keywords: Multi-objective metaheuristics, imperialistic competitive algorithm, multiple non-dominated sets, global optimization. en_US
dc.description.tableofcontents ÖZ: Bu tezde, tümel optimizasyon problemlerini çözmek için iki farklı algoritma geliştirilmiştir. Birincisi, gerçek değerli tek amaçlı en iyileme problemlerinin çözümü için geliştirilmiş asimilasyon operatörü ile emperyalist rekabet algoritmasıdır (ICAMA). ICAMA emperyalist rekabetten gelen ilhamlara dayanarak emperyalist rekabetçi algoritmada (ICA) yeni bir stratejik gelişmedir. Diğeri ise, çok amaçlı global optimizasyon problemler için geliştirilmiş olan çok amaçlı bir emperyalist rekabet algoritmasıdır (MOICA). ICA, emperyalizm fikrine dayanıyor. ICA'nın iki temel bileşeni imparatorluklar ve kolonilerdir. Başlangıçta, algoritma her imparatorluğun bir imparator ve birkaç koloni içerdiği birkaç rasgele başlatılmış imparatorluklar oluşturur. İmparatorluklar arasında yarışmalar yapılır ve bu yarışmalar daha güçlü imparatorlukların gelişmesine ve daha zayıf olanların çökmesine neden olur. ICAMA'da kolonilerin emperyalistlerine doğru asimilasyon hareketi için yeni bir yöntem geliştirildi. Önerilen yöntem, Kolonileri emperyalistlerine göre asimile etmek için bir operatör olarak Pearson korelasyon katsayısı ile birlikte Öklid uzaklıklarını kullanmaktadır. ICAMA'nın etkililiğini ve rekabet gücünü farklı ve yeni algoritmalara karşı test etmek için üç kriter sorunu setine uygulandı – 23 standart ölçüt problemi olan seti, CEC2005 ve CEC2015. MOICA ICA’nın değiştirilmiş çok amaçlı versiyonudur. MOICA, çok amaçlı problemlerin çözümü için imparatorluklar ve sömürgeler arasındaki rekabeti içeriyor. Bu amaçla, hakim olan birçok çözüm setinin önerilen bir yaklaşımı uygulanmaktadır ve her bir sete yerel hakim olan çözüm seti (LNDS) adı verilmiştir. Bir imparatorluktaki tüm emperyalistler hakim olan çözümler olarak görülürken, tüm koloniler baskın çözümler olarak kabul edilir. Yerel hakim olan çözüm setlerinin yanı sıra, tüm imparatorlukların LNDS setlerinden oluşan bir tane global hakim olan çözüm seti (GNDS) vardır. MOICA, ZDT problemleri seti ve CEC2009 çok amaçlı optimizasyon kriter problem seti gibi bir dizi kriter problemine uygulanmaktadır. Çok amaçlı problemler üzerindeki simülasyonlar ve deney sonuçları mevcut büyük, tek ve çok amaçlı optimizasyon algoritmalarına göre ICAMA ve MOICA'nın birçok test problemi için rekabetçi sonuçlar ürettikleri ve daha verimli oldukları görülmüştür. Kıyaslama problemlerinde simülasyonlar ve deney sonuçları, ICAMA'nın bu tezde kullanılan diğer yeni algoritmalara kıyasla birçok test problemi için rekabetçi sonuçlar verdiğini gösterdi. Dahası, MOICA, bu tezde kullanılan en yeni yarışmacıların çoğunluğuna kıyasla daha verimli, çünkü test problemlerinin çoğunda daha iyi sonuçlar üretiyor. Anahtar Kelimeler: Çok amaçlı metaheuristik, emperyalist rekabetçi algoritma, çoklu hâkim olan setler, global optimizasyon. en_US
dc.language.iso eng en_US
dc.publisher Eastern Mediterranean University (EMU) - Doğu Akdeniz Üniversitesi (DAÜ) en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Computer Engineering en_US
dc.subject Global Optimization Problems--Algorithms en_US
dc.subject Multi-objective metaheuristics en_US
dc.subject imperialistic competitive algorithm en_US
dc.subject multiple non-dominated sets en_US
dc.subject global optimization en_US
dc.title Novel Strategies for Single and Multi-Objective Imperialistic Competitive Algorithm en_US
dc.type doctoralThesis en_US
dc.contributor.department Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Computer Engineering en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record