ANALYZING GENETIC ALGORITHM BEHAVIOR ON A CHALLENGING AND FULLY NONSEPARABLE PROBLEM: THE CASE OF CEC 2013 F15

Creative Commons License

Sarı Z., Yıldırım M.

INTERNATIONAL MARMARA SCIENCE AND SOCIAL SCIENCES CONGRESS , Kocaeli, Turkey, 8 - 09 May 2026, pp.327-337, (Full Text)

  • Publication Type: Conference Paper / Full Text
  • City: Kocaeli
  • Country: Turkey
  • Page Numbers: pp.327-337
  • Open Archive Collection: AVESIS Open Access Collection
  • Kocaeli University Affiliated: Yes

Abstract

Large-scale global optimization problems are a significant research area in evolutionary computation due to their high-dimensional decision spaces and strong intervariate interactions. Benchmark test functions, which reflect the structural challenges of these problems in a controlled manner, play a crucial role in the fair and comprehensive evaluation of algorithms. This study addresses the F15 problem, one of the fully nonseparable test functions in the CEC2013 large-scale global optimization benchmark suite. F15 is a 1000- dimensional shifted test function based on Schwefel Problem 1.2. The aim of this study is to systematically examine the search behavior of a real-number genetic algorithm on this challenging function and its progress throughout the function evaluation budget. The methodology used includes real-number chromosome representation, tournament selection, segment-based crossover, polynomial mutation, and elitist survival mechanisms. Rather than proposing a new algorithm, the study aims to transparently document the algorithmic flow and convergence behavior in a benchmark problem with strong variable dependency.

Büyük ölçekli küresel optimizasyon problemleri, yüksek boyutlu karar uzayları ve değişkenler arası güçlü etkileşimler nedeniyle evrimsel hesaplama alanında önemli bir araştırma konusudur. Bu problemlerin yapısal zorluklarını kontrollü bir şekilde yansıtan benchmark test fonksiyonları, algoritmaların adil ve kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, CEC2013 büyük ölçekli optimizasyon test fonksiyonlarından tam ayrıştırılamaz F15 problemini ele almaktadır. F15, Schwefel Problem 1.2 tabanlı, 1000 boyutlu ve kaydırılmış bir test fonksiyonudur. Çalışmanın amacı, bu zor fonksiyon üzerinde gerçel sayılı bir genetik algoritmanın arama davranışını ve fonksiyon değerlendirme bütçesi boyunca gösterdiği ilerlemeyi sistematik olarak incelemektir. Kullanılan yöntem; gerçel sayılı kromozom temsili, turnuva seçimi, segment tabanlı çaprazlama, polinomsal mutasyon ve elitist hayatta kalma mekanizmasını içermektedir. Çalışma, yeni bir algoritma önermekten ziyade, güçlü değişken bağımlılığı içeren bir benchmark probleminde algoritmik akışı ve yakınsama davranışını şeffaf bir şekilde belgelemeyi hedeflemektedir.