Yarasa algoritmasının unımodal, multımodal ve kaydırılmış sayısal optimizasyon problemleri (CEC05) üzerinde geliştirilmesi
Modification of bat algorithm on unimodal, multimodal and shifted numeric optimization problems (also known as CEC05)
Yazar: SELİM YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Evrimsel algoritmalar = Evolutionary algorithms    ; Global optimizasyon yöntemi = Global optimization method ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms

Özet:
Optimizasyon bir probleme en uygun çözümler üretebilme çabası olarak tanımlanabilmektedir. Optimizasyonun tarihteki izlerine II. Dünya Savaşı'nda rastlanmaktadır. O dönemde İngiliz Ordusu düşman güçlerini saf dışı bırakmak için ihtiyaç duydukları kaynakların kıtlığı ve bu kaynakların paylaşımı gibi problemler ile karşı karşıya kalmışlardır. İngilizler bu gibi problemlere bilimsel çözümler üretmesi için matematikçilerin oluşturduğu bir ekibe başvurmuşlardır. Bu ekip tarafından geliştirilen yöntemler, İngiltere'nin bu mücadeledeki hava savaşını kazanmasına önemli ölçüde vesile olmuştur. Bu olayda görüldüğü gibi optimizasyon metotları, insanların mevcut kaynakları belirli şartlar altında en iyi şekilde değerlendirme arayışlarından var olmuştur.

Optimizasyon metotlarının önemli bir türü sezgisel algoritmalardır. Sezgisel algoritmalar genellikle doğadan ilham alınarak oluşturulmuş algoritmalardır. Örneğin Parçacık Sürü Optimizasyonu, kuş ya da balık sürülerinin sosyal davranışlarından esinlenmiştir. Yarasa Algoritması, yarasaların avlanma davranışlarına ve karanlık ortamlarda bile hareket edebilmelerine rehberlik eden ekolokasyon olarak bilinen bir özellikten ilham alınmış ve Yang tarafından 2010 yılında önerilmiş bir sezgisel algoritmadır. 

Bu çalışmada Yarasa Algoritmasının lokal ve global arama karakteristikleri üç farklı yöntem ile güçlendirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın performansını ölçmek amacıyla, algoritma sırasıyla standart, karmaşık benchmark fonksiyonları ile üç adet kısıtlı gerçek hayat problemleri üzerinde test edilmiştir. Test kümesi üzerinden elde edilen sonuçlar, geliştirilen algoritmanın, önerilen algoritmaya göre daha iyi olduğunu göstermektedir. Ayrıca bu yöntem kısıtlı gerçek hayat problemleri üzerinde literatürdeki bir takım çalışmalar ile kıyaslanmış ve sonuçlar bu yöntemin literatürdeki çalışmalardan daha etkili olduğunu kanıtlamıştır.
Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, sezgisel algoritmalar, Yarasa Algoritması.

Abstract:
Optimization can be defined as the effort of generating solutions to a problem. The traces of the optimization can be seen in World War II. During the war, British army had faced to some problems of the scarceness and allocation of the sources to defeat numerous targets. The army had requested assistance from a team consisting of mathematicians to produce scientific solutions to these problems. The methods developed by the team were significantly instrumental in the winning of the Air Battle by Britain. As it is in this issue, the optimization methods have arisen from the ideally evaluation efforts of the existing sources of the humans under bounded circumstances.

An important type of the optimization method is heuristic algorithms. Heuristic algorithms are generally proposed by inspiration of the nature. For instance, Particle Swarm Optimization has been inspired by the social behavior of fish schooling or bird flocking. Bat Algorithm is a heuristic algorithm proposed by Yang in 2010 and has been inspired from a property, named echolocation, which guides the bats on their hunting behavior and movements even in complete darkness. 

In this thesis, local and global search characteristics of Bat Algorithm are improved through three different methods. To validate the performance of the improved algorithm, standard, complicated benchmark test functions and constrained real-world problems are utilized, respectively. The results obtained by these test sets reveal that improved algorithm is better than the standard one. Furthermore, the method proposed in this thesis is compared with the studies in the literature on real-world problems and it is proved that this method is more effective than the studies belonging to the literature on such kind of the problems.
Keywords: Optimization, heuristic algorithms, Bat Algorithm