Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: CANSU DOĞAN
Danışman: Mustafa Danacı
Özet:
Metasezgisel optimizasyon algoritmaları sağladığı çeşitli avantajlardan dolayı son zamanlarda oldukça popüler olmuştur. Bu çalışmada sürü zekasına dayanan biyolojik tabanlı algoritmalardan, Balina Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Diferansiyel Gelişim Algoritmasının açıklaması yer almaktadır. Bu tez çalışmasında kambur balinaların avlanma davranışlarını simüle eden Balina Optimizasyon Algoritması ile gri kurtların sosyal hiyerarşi ve avlanma davranışını simüle eden Gri Kurt Optimizasyonu kullanılarak hibrit bir optimizasyon algoritması oluşturulmuştur. Oluşturulan hibrit optimizasyon algoritmasını iyileştirebilmek maksadıyla modifikasyon eklenerek İyileştirilmiş Hibrit Balina Optimizasyon Algoritması (İHBOA) önerilmiştir. İyileştirilmiş Hibrit Balina Optimizasyon Algoritması, balinaların kuyruklarını suya vurma şiddetinin balinaların konumlarının değiştirilmesinde etkili olmasından esinlenilerek geliştirilmiştir. Önerilen İHBOA 23 adet benchmark fonksiyonu ile test edilmiş ve sonuçları Balina Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Diferansiyel Gelişim Algoritması ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda ise İHBOA'nın oldukça başarılı ve rekabetçi sonuçlar ürettiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Balina Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyon Algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Benchmark Problemleri