Yapay arı koloni programlama yönteminin sembolik regresyon problemi için Taguchı Yöntemi ile parametre optimizasyonu
Parameter optimization with the Taguchi Method for thesymbolic regression problem of artificial bee colonyprogramming method
Yazar: BÜŞRA LİSAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYZA GÖRKEMLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapay Arı Kolonisi Programlama (Artificial Bee Colony Programming - ABCP), arı kolonilerinin yiyecek arama davranışlarını taklit eden Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony - ABC) algoritmasına dayalı yüksek seviyeli bir otomatik programlama tekniğidir. Son dönemde ortaya çıkan bu teknik, başarılı sonuçlar vermesi ve uygulama kolaylığı ile birçok problemin çözümünde etkin olarak kullanılmaktadır. Evrimsel hesaplamaya dayalı optimizasyon yöntemlerinin hem başarılı hem de gürbüz (robust) bir şekilde performans sergileyebilmesi için uygun kontrol parametre değerlerinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında ABCP'nin kontrol parametresi değerlerinin belirlenmesinde, literatürde yaygın olarak kullanılan ve farklı parametre seviyeleri arasındaki en uygun kombinasyonu saptamayı sağlayan Taguchi yöntemi tercih edilmiştir. Bu çalışmada, sembolik regresyon problemi çözümünde ABCP algoritmasının kontrol parametreleri ele alınmış ve uygun parametre setinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Algoritmanın anahtar parametreleri olan koloni büyüklüğü, limit ve maksimum ağaç derinliği dört seviyede incelenmiş ve L16 ortogonal dizisi oluşturulmuştur, sonrasında fonksiyon seti parametresinin etkisini ölçebilmek için ikinci bir deney tasarımı yapılmıştır. S/N oranları hesaplanmış ve faktörlerin etkileri incelenmiştir. ANOVA analizi sunulmuştur. Tahmin edilen ve deney çalışması neticesinde elde edilen S/N oranları kıyaslanmıştır. 
Anahtar Kelimeler: Yapay Arı Kolonisi Programlama, otomatik programlama, sembolik regresyon, deney tasarımı, Taguchi yöntemi

Abstract:
Artificial Bee Colony Programming (ABCP) is a high-level automatic programming technique based on the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, which mimics the foraging behavior of bee colonies. As a recently developed approach, ABCP has demonstrated effectiveness in solving various problems due to its ability to deliver successful outcomes and its ease of application. For optimization methods based on evolutionary computation to achieve both successful and robust performance, determining appropriate control parameter values is of critical importance. In this thesis, the Taguchi method, which is widely employed in the literature and enables the identification of the optimal combination among different parameter levels, was selected to determine the control parameters of ABCP. This study aims to identify an appropriate parameter set for the ABCP algorithm to solve symbolic regression problems efficiently. The key parameters of the algorithm, namely colony size, limit, and maximum tree depth, were examined across four levels, and an L16 orthogonal array was constructed. Subsequently, a second experimental design was conducted to evaluate the impact of the function set parameter.Signal-to-noise (S/N) ratios were calculated, and the effects of the factors were analyzed in detail. An ANOVA analysis was performed to assess the significance of the factors. Finally, the predicted S/N ratios were compared with those obtained from experimental results to validate the findings.
Keywords: Artificial Bee Colony Programming, automatic programming, symbolic regression problem, design of experiment, Taguchi method.