Kaotik üçgenleme topolojisi toplama optimizasyon algoritması
Chaotic triangulation topology aggregation optimization algorithm
Yazar: SONAY MUTLU
Danışman: DOÇ. DR. ELİF VAROL ALTAY
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Meta-sezgisel algoritmalar yapay zekanın önemli araştırma alanlarından biridir. Son yıllarda sürü zekasına dayalı çok sayıda meta-sezgisel algoritma önerilmiş ve literatürde yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu algoritmalar canlıların bazı davranışlarına yönelik olarak tasarlanmışsa da, deneysel strateji ve yapılandırma modülleri benzerdir. Bu da algoritmaların karmaşık optimizasyon problemlerinin keşif ve sömürü dengesinin bozulmasına ve küresel optimuma ulaşmada zorluklara yol açmaktadır. Sürekli optimizasyon ve mühendislik uygulamalarını çözmek için yakın zamanda üçgenleme topolojisi toplama optimizatörü (ÜTTO) adında yeni bir matematik tabanlı meta-sezgisel algoritma önerilmiştir. Ancak ÜTTO, yerel optimumlarda takılma eğilimi göstermekte, düşük duyarlılığa sahip sonuçlar üretmekte ve yakınsama hızı açısından sınırlı kalmaktadır. Kaotik haritalar, meta-sezgisel algoritmaların performansını iyileştirmede, küresel keşfi iyileştirmeyi ve yakınsama oranını artırmayı amaçlamaktadır. Bu tez çalışmasında, ÜTTO algoritmasının optimizasyon sürecine kaotik haritaların entegre edilmesiyle geliştirilen kaotik tabanlı bir Üçgenleme Topolojisi Toplama Optimizasyon Algoritması (KÜTTO) önerilmektedir. Yerel minimumlara takılma ve yavaş yakınsama problemlerini gidermek için, ÜTTO'nun arama mekanizmasına 4 farklı noktada 10 kaotik harita entegre edilerek KÜTTO algoritması ilk kez geliştirilmiştir. Bu sayede popülasyon çeşitliliği ve küresel keşif iyileştirilmekte, doğruluk oranı arttırılmaktadır. KÜTTO algoritmasının performansı, IEEE Evrimsel Hesaplama Kongresi (CEC)'17, meta-sezgisel algoritmaların karşılaştırılması için oluşturulmuş olan uygunluk fonksiyonları, klasik benchmark fonksiyonları kullanılarak araştırılmıştır. Önerilen yöntemlerin sıralı performans karşılaştırması, parametrik olmayan bir istatistiksel test olan Friedman testi ile gerçekleştirilmiştir. Yöntemler arasındaki medyan farklarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı ise Wilcoxon işaretli sıralar testi ile analiz edilmiştir.  Ayrıca, algoritmanın gerçek dünya uygulamalarındaki başarımı; üç çubuklu kafes tasarımı, basma-germe yayı tasarımı, basınçlı kap tasarımı ve kaynaklı kiriş tasarımı olmak üzere dört farklı mühendislik problemi üzerinde incelenmiştir. Deneysel bulgular ve istatistiksel analiz sonuçları, KÜTTO algoritmasının standart ÜTTO'ya kıyasla daha yüksek performans sergilediğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
Meta-heuristic algorithms are an important area of research in artificial intelligence. In recent years, numerous meta-heuristic algorithms based on swarm intelligence have been proposed and widely adopted in the literature. Although these algorithms are designed to mimic certain behaviors of living organisms, their experimental strategies and structural modules are similar. This similarity leads to challenges in achieving the exploration-exploitation balance and reaching global optima in complex optimization problems. To address continuous optimization and engineering applications, a new math-based meta-heuristic algorithm called the triangulation topology collection optimizer (ÜTTO) has recently been proposed. However, ÜTTO tends to get stuck in local optima, produces results with low sensitivity, and has limited convergence speed. Chaotic maps aim to improve the performance of meta-heuristic algorithms by enhancing global exploration and increasing convergence rates. In this thesis, a chaotic-based Triangulation Topology Collection Optimization Algorithm (KÜTTO) is proposed by integrating chaotic maps into the optimization process of the ÜTTO algorithm. To address the issues of getting stuck in local minima and slow convergence, the KÜTTO algorithm was developed for the first time by integrating 10 chaotic maps at 4 different points into the search mechanism of the ÜTTO. This improves population diversity and global exploration, thereby increasing the accuracy rate. The performance of the KÜTTO algorithm was investigated at the IEEE Evolutionary Computing Conference (CEC) '17 using fitness functions created for the comparison of meta-heuristic algorithms and classical benchmark functions. The sequential performance comparison of the proposed methods was performed using the Friedman test, a non-parametric statistical test. Whether the median differences between the methods are statistically significant was analyzed using the Wilcoxon signed-rank test. Additionally, the algorithm's performance in real-world applications was examined on four different engineering problems: three-bar frame design, compression-tension spring design, pressure vessel design, and welded beam design. The experimental findings and statistical analysis results reveal that the KÜTTO algorithm performs better than the standard ÜTTO.