Metasezgisel arama algoritmalarında yakınsama denklemi tasarımı için yeni bir yöntemin geliştirilmesi
Development of a new method for approximation equation design in metaheuristic search algorithms
Yazar: MEHMET KATI
Danışman: PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Diferansiyel gelişim algoritması = Differential evolution algorithm ; Metasezgisel algoritmalar = Metaheuristic algorithms ; Optimizasyon = Optimization ; Optimizasyon teknikleri = Optimization techniques

Özet:
Bilgisayarların yaygın kullanımıyla birlikte optimizasyon problemlerini çözmek için doğadan esinlenen metasezgisel arama (MSA) algoritmaları popüler hale gelmiştir. MSA algoritmalarının performansı, özellikle komşuluk araması ve çeşitlilik görevlerindeki başarılarına bağlıdır. Ancak karmaşık problemlerin çözümünde MSA algoritmalarının karşılaştığı iki temel zorluk bulunmaktadır. Birincisi, çok modlu problemlerin arama uzaylarında sıkça bulunan yerel minimum tuzaklarına takılmasıdır. Temel zorluklardan ikincisi ise arama sürecinin sonunda yeterince global çözüme yaklaşamamalarıdır.
Bu çalışmada MSA algoritmalarındaki performansı artırmak için yeni bir yöntem olan "Yüzde Hata Değişimi Esaslı Yakınsama Denklemi Tasarlama Yöntemi " önerilmektedir. Bu yöntemde, rehber seçim yöntemleri kullanılarak yakınsama denklemlerinin farklı versiyonları ve halkalar tasarlanmaktadır. Tasarlanan halkaların skorları hesaplanılarak, en yüksek skora sahip halkalardan yakınsama zincirleri oluşturulur. MSA algoritmalarında arama sürecinde hatanın yüzde değişimi takip edilmektedir. Hatanın değişimi belirlenen yüzde hata değişim oranının altında ise tasarlanan zincirler kullanılarak algoritmanın arama performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen yöntemin DE algoritması üzerindeki olumlu etkileri açıkça gözlemlenmiştir.

Abstract:
With the widespread use of computers, nature-inspired metaheuristic search (MSA) algorithms have become popular for solving optimization problems. The performance of MSA algorithms depends on their success, especially in neighborhood search and diversity tasks. However, there are two main challenges that MSA algorithms face when solving complex problems. The first main challenge is that multimodal problems often get stuck in local minimum traps in their search spaces. The second main difficulty is that they cannot sufficiently converge to the global solution at the end of the search process.
In this study, a new method, "Percentage Error Variation Based Convergence Equation Design Method" is proposed to improve the performance of MSA algorithms. In this method, different versions of convergence equations, rings, are designed by using guide selection methods. By calculating the scores of the designed rings, convergence chains are formed from the rings with the highest scores. In MSA algorithms, the percentage change of the error is monitored during the search process. If the change of the error is below the specified percentage error change rate, it is aimed to improve the search performance of the algorithm by using the designed chains. The positive effects of the proposed method on the DE algorithm have been clearly observed.