Sürekli optimizasyon problemlerinde Mısır akbabası optimizasyon algoritması
The Egyptian vulture optimization algorithm in continuous optimization problems
Yazar: AY SH GOL IHSAN  ALI
Danışman: PROF. DR. ERKAN ÜLKER
Selçuk 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

Özet:
Bilindiği gibi deve kuşu yumurtaları oldukça büyük bir yapıya sahiptir. Her deve kuşu yumurtası
yaklaşık 20 tavuk yumurtası büyüklüğündedir. Büyüklüğü dolayısı ile deve kuşu yumurtası zengin bir
protein kaynağıdır. Doğada terk edilmiş deve kuşu yumurtasını gören tüm hayvanlar hayatta kalabilmek
için bu yumurtanın kabuğunu kırıp zengin besin kaynağına ulaşmaya çalışır. Çakallar, kurtlar ve kuşlar
için deve kuşu yumurtasının kabuğunu kırma görevi oldukça zordur. Mısır Akbabası (MA) kuşu üstün
zekâ ve becerisi ile bu zorlu görevin üstesinden kolayca gelmektedir. Bunun gibi, Mısır Akbabasının
yaşam tarzı ve hayatta kalabilmek için sergilediği davranışlar pek çok bilim insanın dikkatini çekmiştir.
MA kuşunun bu özelliğinden esinlenerek davranış tarzı bilim insanları tarafından modellenmiş ve Mısır
Akbabası Optimizasyon Algoritması (MAOA) önerilmiştir. MAOA orijinalinde ayrık problemlerin
çözümü için üretilmiş bir algoritmadır. Bu tez çalışmasında, önce MAOA'nın ayrık problemlerde başarısı
incelenmiştir. MAOA'nın çoğunlukla yerel optimuma takılması ve performansının kötü olması sebebi ile
iyileştirilmesi gerektiği görülmüş ve ayrık problemlerin çözümünde daha iyi performans sergileyen
geliştirilmiş bir MAOA (GMAOA) önerilmiştir. Sürekli optimizasyon problemlerinin MAOA ile çözümü
literatürde ilk kez bu tez kapsamında çalışılmış ve performans analizi yapılmıştır. Sürekli optimizasyon
problemlerinde MAOA'nın performans sonuçları incelemiş, MAOA sonuçlarının optimum değerden uzak
olduğu görülerek MAOA'nın iyileştirilmesi hedeflenmiş ve sürekli problemler için yeni bir GMAOA
önerilmiştir. Yeni geliştirilen algoritmalar, ayrık optimizasyon problemleri olan Gezgin Satıcı Problemi
(GSP) ve Sırt Çantası Problemi (SÇP) üzerinde, sürekli optimizasyon problemleri olan ve iyi bilinen
Kısıtsız Optimizasyon Test Problemleri (KOTP) ile test edilmiştir. Optimizasyon problemleri ile elde
edilen orijinal MAOA sonuçları ve GMAOA sonuçları hem birbirleriyle hem de literatürden seçilen
sezgisel algoritmalar ile karşılaştırılarak performans analizleri yapılmış ve önerilen yöntemlerin başarısı gösterilmiştir.

Abstract:
The ostrich egg has a very large size. Each the ostrich egg is about 20 chicken eggs. Ostriches
leaves the ostrich egg in nature and continues to live. Due to its size, ostrich eggs are a rich source of
protein. All the animals that saw the abandoned ostrich egg in nature try to break the ostrich eggs shell
and reach the rich food source in order to survive. For coyotes, wolves and birds, the task of breaking the
ostrich eggs shell is quite difficult. In the nature, only EV can overcome this challenging task with
superior intelligence and skill. The life style of Egyptian Vulture (EV) and the behaviors that it exhibited
to survive attracted the attention of many scientists. EV the way of behavior is modeled by scientists and
the Egyptian Vulture Optimization Algorithm (EVOA) has been proposed. In the literature EVOA is an
algorithm for discrete problems. In this thesis, the success of EVOA in discrete problems was
investigated but higher than optimum values were obtained. EVOA is improved and this developmented
algorithm performs better in the discrete problems. The solution of continuous optimization problems
with EVOA has been studied in this thesis for the first time in the literature and performance analysis has
been performed. EVOA performance results were examined but the result was that the results of EVOA
were far from the optimum value. EVOA is improved and this developmented algorithm performs better
in the continous problems. The success of algorithms were examined with the Travelling Salesman
Problem (TSP) and Knapsack Problem (KP). After, EVOA has been tested with Benchmark Optimization
Test Problem (BOTP). Performance analysis of the original EVOA results and performance analysis of
the improved EVOA results were compared and the success of the proposed methods was shown. The
performance of EVOA was compared with other heuristic algorithms and the success of the proposed
methods was shown.