Yapay Arı Koloni Algoritmasının Sınırlamalı Optimizasyon Problemleri Üzerinde Performans Analizi


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: DEMET ALICI KARACA

Danışman: Bahriye Akay

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritması sürü zekası algoritmalarının arasında performansıyla öne çıkan algoritmalardan biridir. Temel ABC algoritmasının sınırlamasız optimizasyon problemlerinin çözümünde etkinliğinin görülmesiyle tasarım parametrelerinin bazı koşullarla kısıtlandığı ve optimum değerin kabul edilebilir bölge içinde olması gerektiği sınırlamalı optimizasyon problemlerini çözmek için de ABC algoritmasının farklı versiyonları geliştirilmiştir. Problemlerde istenen kısıtları sağlamak amacıyla ceza terimine dayalı metotlar, çözümleri kabul edilebilir bölgede tutan metotlar, kabul edilebilir ve kabul edilebilir olmayan çözümler arasında ayrım yapan metotlar ve karma metotlar kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında da sınırlamalı optimizasyon problemlerini çözmek amacıyla temel ABC algoritmasına sınırlama ele alış metotlarından ceza terimine dayalı metotlar içerisindeki ceza fonksiyonları (penalty function), bu ceza fonksiyonlarına farklı bir yaklaşım getiren rasgele sıralama (stochastic ranking) ve stokastik Deb kuralları entegre edilerek yeni yöntemler önerilmiştir. Geliştirilen yöntemler literatürde sıklıkla kullanılan sınırlamalı test problemleri üzerinde test edilmiş ve performansı literatürdeki rasgele sıralama (stochastic ranking), geliştirilmiş rasgele sıralama (improved stochastic ranking), aşırı ceza yaklaşımı (over-penalty approach), genetik algoritma, basit çok üyeli evrimsel strateji (simple multimembered evolution strategy), diferansiyel gelişim, parçacık sürüsü optimizasyonu algoritması ve ABC algoritması ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda tez kapsamında geliştirilen yöntemlerin belli parametre değerleriyle sınırlamalı optimizasyon problemlerinin çözümünde karşılaştırılan diğer algoritmalarla benzer ya da daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.