Balina optimizasyon algoritması ve gri kurt optimizasyonu algoritmaları kullanılarak yeni hibrit optimizasyon algoritmalarının geliştirilmesi
Improvement of new hybrid optimization algorithms using whale optimization algorithm and grey wolf optimization algorithms
Yazar: CANSU DOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

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

Abstract:
Metaheuristic optimization algorithms have become quite popular recently due to the various advantages it provides.
In this study, Whale Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization, Particle Swarm Optimization and Differential Evolution Algorithm which are the biological intelligence based on herd intelligence algorithms are explained.
In this thesis, a hybrid optimization algorithm has been created by using Whale Optimization Algorithm simulating the hunting behaviors of humpback whales and Grey Wolf Optimization simulating the social hierarchy and hunting behaviors of grey wolves.
The Improved Hybrid Whale Optimization Algorithm (IHWOA) was proposed by adding modification to improve the hybrid optimization algorithm. Improved Hybrid Whale Optimization Algorithm was developed with the inspiration of the effects of intensity of splashing movements of whale tails on the position change of whales
The proposed IHWOA was tested with 23 benchmarks and the results were compared with the Whale Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization, Particle Swarm Optimization, Differential Evolution Algorithm. As a result of the comparison, it is seen that IHWOA produces highly successful and competitive results.

Keywords:	Whale Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization, Particle Swarm Optimization, Benchmark Problems