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


Creative Commons License

Aslan C., SEYYARER E., UÇKAN T.

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi, vol.38, no.2, pp.441-449, 2023 (Peer-Reviewed Journal) identifier

Abstract

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 badger's 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 2022’de yayımlanan Bal Porsuğu Algoritması (Honey Badger Algorithm, HBA), ilhamını bal porsuğunun yiyecek arama stratejilerine dayandırmaktadır. Bu çalışmada HBA’nın 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.