Doğadan esinlenen ve ses yankısına dayalı çözüm arama algoritması ile belge kümeleme
Document clustering with a nature-inspired and echolocation based search algorithm
Yazar: SİNEM BÜYÜKSAATÇI
Danışman: PROF. DR. ŞÜKRÜ ALP BARAY
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; Metin madenciliği = Text mining

Özet:
1980'li yıllardan günümüze kombinatoryal optimizasyon teorisi alanında büyük gelişmeler katedilmiş ve sezgisel algoritmalar olarak adlandırılan yaklaşık algoritmalar araştırma ve uygulamalarda önemli bir hale gelmiştir. Bununla birlikte, klasik sezgisel algoritmaların karmaşık optimizasyon problemleri üzerinde yeterince etkin olmadığı durumlar için metasezgisel algoritmalar olarak adlandırılan ve yine yaklaşık algoritmalar sınıfında yer alan algoritmalara yönelim başlamıştır. 
Bir metasezgisel algoritma biçimsel olarak; arama uzayını keşfetmek ve kuvvetlendirmek için farklı akıllı kavramları birleştirerek ve optimuma yakın çözümler bulmak amacıyla bilgi yapılandırmasında öğrenme stratejileri kullanarak sezgisel algoritmalara rehberlik eden iteratif bir oluşum süreci olarak tanımlanabilmektedir. Metasezgisel algoritmalar "yeterince küçük" işlem zamanında "yeterince iyi" bir çözüm bulmak amacıyla özel olarak geliştirilmiştir. 
Metasezgisel algoritmaların temelleri önemli ölçüde değişkenlik göstermektedir. Bazı algoritmalar optimizasyon sürecini, görünüşte optimizasyon ile alakasız olan hayvan sürülerinin davranışları, doğal evrim, fiziksel değişimler vb. gibi yaklaşımlar kullanarak açıklarken, bazıları biyolojik temellere dayanmaktadır. Ancak genel olarak tüm metasezgisel algoritmalar yapılarında rastgelelik bulundurmaktadır.
Bu doktora tezi hayvan davranışından esinlenerek geliştirilmiş ve literatürde yeni sayılabilecek metasezgisellerden biri olan yarasa algoritması ile belge kümeleme uygulaması incelenmiştir. Literatürde sıkça kullanılan belge setlerine farklı ölçüt fonksiyonları ve farklı benzerlik ölçüleri ile yapılan analizler sonucunda yarasa algoritmasının performansı, kümeleme işlemlerinde çoğunlukla kullanılan k-ortalamalar ve parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile karşılaştırılmıştır. Çalışma, literatürde sıkça kullanılan belge setlerini yarasa algoritması ile kümeleyen ilk çalışma olması yönünden önem taşımaktadır.

Abstract:
From 1980s to present, a great deal of effort has been invested in the field of combinatorial optimization theory in which approximate algorithms, often called heuristic algorithms, have become an important area of research and applications. Besides metaheuristics algorithms that are a class of approximate methods have started to be trend where classical heuristics and optimization methods have failed to be effective and efficient on complex optimization problems. 
A metaheuristic is formally defined as an iterative generation process which guides a subordinate heuristic by combining intelligently different concepts for exploring and exploiting the search space, learning strategies are used to structure information in order to find efficiently near-optimal solutions. Metaheuristics are developed specifically to find a solution that is "good enough" in a computing time that is "small enough".
The underlying foundations of different metaheuristics vary significantly. While some of the metaheuristics model the optimization process by using a metaphor seemingly unrelated to optimization, such as the behavior of animal swarms, natural evolution, physical changes etc., others based on the biological basis. But in general, metaheuristics frameworks rely heavily on the use of randomness.
In this thesis, document-clustering process will be conducted with bat algorithm, which is one of the animal inspired metaheuristic algorithms. As a result of analysis with different criterion functions and different similarity measures on document sets from literature, bat algorithm performance will be compared with k-means and particle swarm optimization algorithms used mostly in the clustering process.