Sürü tabanlı karınca aslanı ve balina optimizasyonu algoritmalarının fizik tabanlı algoritmalarla hibritleştirilmesi
Hybridization of swarm-based ant lion and whale optimization algorithms with physics-based algorithms
Yazar: BAHADUR ALIZADA
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
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Hibrit yöntem = Hybrid method ; Metasezgiseller = Metaheuristics

Özet:
Mühendislik problemlerinin çözümünün zor olması kullanılacak yöntemlerin seçiminde zorluklar oluşturmaktadır. Doğadan esinlenen sürü zekâsı tabanlı meta-sezgisel optimizasyon teknikleri bu tür problemlerin çözümünde son zamanlarda en çok tercih edilen popüler algoritmalardır. 
Bu tez çalışmasında çeşitli problemlere uyarlanmak üzere 2 adet yeni hibrit algoritma modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller literatürde yer alan 23 adet Benchmark test problemline uyarlanarak meta-sezgisel algoritmalarla kıyaslanıp başarılı olduğu gözlenmiştir. 
Algoritmaların amacı optimizasyon süreçleri olan keşif ve sömürü arasındaki dengeyi sağlamaktır. Meta-sezgisel algoritma geliştirmede stokastik yapısından dolayı dengenin sağlanması oldukça zordur. Bu çalışmada Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA) kullanılarak geliştirilen Karınca Aslanının hibrit modeli HSKKAO, her iki algoritmanın eksik yönlerini tamamlayarak iyileştirip oldukça başarılı sonuçlar alınmasını sağlamıştır. Aynı şekilde literatürde mevcut olan Sinüs Kosinüs Balina Optimizasyon Algoritması (SKBOA) hibrit modeli üzerinde Çoklu Evren Optimizasyonu (ÇEO) ile iyileştirilen yeni hibrit modeli test problemlerindeki başarıyı daha da arttırmıştır. 
Literatürde yer alan Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yarasa Algoritması (YA), Çiçek Tozlama Algoritması (ÇTA), Guguk Arama (GuA), Ateş Böceği Algoritması (ABA), Madde Arama Durumları (MAD), Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA) ve Hızlı Evrimsel Programlama (HEP) algoritmalarına ait Benchmark test sonuçları ile hibrit modellerin sonuçları karşılaştırılmış ve oldukça başarılı ve rekabetçi sonuçlar elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Benchmark, meta-sezgisel algoritmalar, Sinüs Kosinüs Algoritması, Karınca Aslanı Optimizasyonu, Balina Optimizasyonu Algoritması, Çoklu Evren Optimizasyonu

Abstract:
The difficulty in solving engineering problems creates difficulties in the selection of the methods to be used. Nature-inspired herd intelligence-based meta-heuristic optimization techniques have recently become the most popular algorithms for solving such problems.
In this thesis, two new hybrid algorithm models have been developed to adapt to various problems. The developed models were adapted to 23 Benchmark test problems in the literature and compared with meta-heuristic algorithms.
The aim of the algorithms is to balance the optimization processes of exploration and exploitation. In the development of a meta-heuristic algorithm, it is very difficult to achieve a balance due to its stochastic structure. In this study, HSKKAO hybrid model of Ant Lion developed by using Sine Cosine Algorithm (SCA) has improved the missing aspects of both algorithms and achieved very successful results. Similarly, the new hybrid model improved by Multi-Verse Optimization (MVO) on the Sine Cosine Whale Optimization Algorithm (SCBOA) hybrid model, which is available in the literature, has increased the success of test problems.
In the literature Benchmark test results of Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BA), Flower Pollination Algorithm (FPA), Cuckoo Search (CS), Firefly Algorithm (FA), States of Matter Search (SMS), Gravity Search Algorithm (GSA) and Fast Evolutionary Programming (FEP) were compared with the results of the hybrid models, and very successful and competitive results were obtained.

Keyword: Benchmark, meta-heuristic algorithms, Sinus Cosine Algorithm, The Ant Lion Optimization, Whale Optimization Algorithm, Multi-Verse Optimization