Optimizasyon problemlerinde bal arıları evlilik optımızasyonu algoritmasının (marriage in honey bee optimization-MBO) performansının geliştirilmesi
The improving performance of marriage in honey bee optimization algorithm (MBO) on optimization problems
Yazar: YÜKSEL ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Optimizasyon, bir sistemin olası tasarımlar arasından en iyisini bulmak demektir. Optimizasyon problemlerinin çözümünde matematiksel ve sezgisel optimizasyon teknikleri kullanılır. Metasezgisel algoritmalar çözüm uzayı geniş ve büyük olan problemlerde, tüm çözüm uzayını taramadan sezgisel olarak çok kısa sürelerde optimal değere ya da bu değere yakın sonuç elde edebilen algoritmalardır. Optimizasyonlarda bütün test fonksiyonları üzerinde iyi performans göstermek oldukça zordur. Geliştirilen algoritmanın her türden problem üzerinde iyi olmasını beklemek yerine, iyi performans sergilediği türlerin belirlenerek hangi türden problemlerle hangi algoritmanın iyi olduğunun cevabını aramak daha makuldür. Bu tez çalışmasında bal arılarının çiftleşme ve döllenme süreçlerinden esinlenerek, 2001 yılında Abbas tarafında önerilen bal arılarında evlilik optimizasyonu (Marriage in Honey Bee Optimization, MBO) algoritması ele alınmıştır. İlk olarak MBO, literatürde çok bilinen Asimetrik Gezgin Satıcı Problemi üzerinde uygulanmıştır. Daha sonra MBO geliştirilerek, Geliştirilmiş Bal Arılarında Evlilik Optimizasyonu (Improved MBO, IMBO) algoritması önerilmiştir. Önerilen IMBO algoritması, literatürde çok kullanılan 14 adet Simetrik,13 adet Asimetrik Gezgin Satıcı Problemi, 6 sınırlamasız ve 24 sınırlamalı numerik test fonksiyonu üzerinde uygulanmıştır. Elde edilen deneysel test sonuçları literatürden alınmış başta Genetik Algoritma, Benzetilmiş Tavlama, Diferansiyel Gelişim, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yapay Arı Kolonisi gibi metasezgisel optimizasyon algoritmalarının değerleri ile kıyaslanmış ve elde edilen sonuçlara göre başarılı performans sergilediği gösterilmiştir.

Abstract:
The meaning of optimization is to find the best solution among the possible designs of a system. For the solution of the optimization problems, mathematical and heuristic optimization techniques are commonly used. In problems with wide and large solution space, metaheuristic algorithms produce heuristically closer results to the solution without scanning the whole problem space in a short duration. Therefore, the metaheuristic algorithms are quite effective in solving global optimization problems while it is fairly difficult to show good performance for all test functions. Instead of expecting the proposed algorithm to be successful for all kind of problems, it is more reasonable to seek, which kind of problems the algorithm would produce good solutions. In this study, Marriage in Honey Bee Optimization (MBO) algorithm recommended by Abbas in 2001 by inspiring from the mating and insemination process of honey bees was examined. The MBO was first applied at Asymmetric Travelling Salesman Problem which is the well-known commonly in literature. First of all, some improvements into the current MBO algorithm is introduced and then the improved MBO (IMBO) algorithm was proposed. The IMBO algorithm has been applied to test common problems in the literature. The test problems are 14-symmetric and 13-asymmetric for Traveling Salesman Problems, 6 unconstrained and 24 constrained numeric test problem functions. The obtained results are compared with the results given in the literature for Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Differential Evaluation, Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony and similar algorithms to demonstrate the validation and success of the developed algorithm.