Sezgisel algoritmaların denektaşı işlevler üzerinde başarım metrikleriyle karşılaştırılması
Comparison of heuristic algorithms with performance metrics on benchmark functions
Yazar: AYŞE BAŞTUĞ
Danışman: DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms ; Sürü zekası = Swarm intelligence ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bilgi çağı olan günümüzde bilgi ve iletişim teknolojileri kullanımının artmasıyla karmaşık problemler çok daha kısa sürede çözülebilmektedir. Teknolojik ilerlemelerle tıpkı bir insan gibi düşünüp, kendini geliştirebilen yapay zeka sistemleri ve en iyisini bulmaya çalışan optimizasyon teknikleri geliştirilmektedir. Optimizasyon işleminde kullanılan tekniklerden sezgisel algoritmalar, canlıların doğal yaşamından esinlenilerek geliştirilmiş olup, en iyi çözüme en yakın olan çözüme kolay ve hızlı bir şekilde ulaşmaktadır. Sezgisel algoritmaların çok sayıda türleri bulunmakta ve gün geçtikçe de yenileri türetilmektedir. Bu çalışmada sezgisel algoritmalar içerisinden bilim dünyasında yaygın olarak kullanılması, açık kaynak kodlu olması ve başarımlarının da diğerlerine görece daha iyi olması gibi sebeplerle sürü tabanlı yapay arı kolonisi(ABC), biyocoğrafya tabanlı optimizasyon(BBO), guguk kuşu arama algoritması(CSO), farksal gelişim algoritması(DE), yayılmacı rekabetçi algoritma(ICA) ve parçacık sürü algoritması(PSO) kullanılmıştır. Seçilen bu algoritmaların her biri literatürde sıklıkla kullanılan 8 denektaşı işlev üzerinde küresel minimum noktasını bulmak için aynı başlangıç pozisyonları ve şartları ile 2, 5 ve 10 boyutlu arama uzaylarında 30'ar kez koşturulmuştur. Koşmalar sonucunda algoritmaların başarımları en iyi ölçüt, en kötü ölçüt, doğruluk, kararlılık, zaman ve standart sapma başarım metrikleri sonuçlarına bakılarak değerlendirilmiştir. Algoritmaların kümülatif ortalama başarım değerlerine göre karşılaştırılmasında en iyi performansı DE'nin, takiben de PSO'nun verdiği görülmüştür. Koşma süresi açısından en iyi, kararlılık ve doğruluk açısından DE'ye yakın sonuçlar veren CSO, kümülatif ortalama başarım değerlendirmesinde üçüncü olmuştur. Kümülatif ortalama başarım değerlendirme de ICA dördüncü olurken, ona her işlevde en yakın sonuçları veren BBO beşinci olmuştur. Diğer algoritmalardan oldukça uzak değerleri üreten ABC'nin ise bu çalışmada kullanılan başarım değerlendirmesinde sonuncu olarak en düşük başarımı sergilediği görülmüştür.

Abstract:
In today's information age, complex problems can be solved in a much shorter time with the increased use of information and communication technologies. Artificial intelligence systems that can think and develop like a human and optimization techniques that try to find the best are being developed with technological advances. The heuristic algorithms which are the techniques used in the optimization process are developed by inspiration from the natural life of the creatures, and reach quickly and easily to the solution that is closest to the best solution. Heuristic algorithms are available in many types and new ones are being developed day by day. In this study, Artificial Bee Colony (ABC), Biogeography-Based Optimization (BBO), Differential Evolution Algorithm (DE), Cuckoo Search Optimization (CSO), Imperialist Competitive Algorithm (ICA), Particle Swarm Optimization (PSO) among many swarm-based heuristic algorithms are used reasons such as  widely used in the scientific world, be open source code, and their achievements are better than others. Each of these selected algorithms was run 30 times in 2, 5 and 10 dimensional search spaces with the same initial positions and conditions to find global minimum point on the 8 benchmark functions frequently used in the literature. As a result of runs, the performances of the algorithms were evaluated based on the results of performance metrics such as the best cost, worst cost, accuracy, stability, time and standard deviation. Comparisons of the algorithms according to the cumulative mean performance values showed that the best performance was given by DE, followed by PSO. The CSO, which gives the closest results to the DE in terms of stability and accuracy, is best in terms of running time and is the third in the cumulative average performance evaluation. In the cumulative mean performance evaluation, the ICA was fourth, while the BBO, which gave the closest results to each function, was fifth. ABC, which produces far metric values from the other algorithms, is the last one in the performance evaluation used in this study and it shows the lowest cumulative mean performance value.