Meyve sineği ve kurbağa algoritmaları temelli hibrit yöntemlerin geliştirilmesi ve performans analizi
Development and performance analysis of fruit fly and frog leaping algorithms based on hybrid methods
Yazar: MAMADOU ALIMOU DIALLO
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Optimizasyon, bir dizi alternatif içinde belirli bir konuya en uygun çözümlerin keşfi veya araştırılmasıyla ilgilenen bir bilim dalıdır. Optimizasyon Problemlerini çözmek için Genetik Algoritması-GA (Genetic Algorithm-GA), Parçacık Sürüsü Optimizasyon algoritması-PSO (Particle Swarm Optimization Algorithm-PSO), Yapay Arı Kolonisi-YAK (Artificial Bee Colony-ABC), vb. gibi birçok algoritma geliştirilmiştir. Meyve Sineği Optimizasyonu Algoritması-MSA (Fruit Fly Optimization Algorithm-FOA) bu algoritmaların bir başkasıdır. Bu algoritma, 2011 yılında Wen Tsao Pan tarafından tanıtılan en yeni evrimsel hesaplama tekniklerinden biridir. MSA, meyve sineğinin yiyecek bulma davranışını temel alan akıllı bir yöntemdir. Sinüs Kosinüs Algoritması-SKA (Sine Cosine Algorithm-SCA), 2016 yılında S. Mirjalili tarafından yeni geliştirilen basit bir popülasyona dayalı optimizasyon yöntemidir. Adından da anlaşılacağı gibi, bu algoritma optimizasyon problemlerini çözmek için sinüs ve kosinüs fonksiyonlarına dayanan matematiksel bir model kullanır. 
Bu tez  çalışmasında iki hibrit algoritma geliştirilmiştır. İlkinde, lokal optimuma düşmekten kaçınmak, en uygun çözümü bulmak, kullanılan güncelleme stratejilerinin zayıflığının üstesinden gelmek için güçlü güncelleme ve mükemmel arama yetenekleri olan SCA kullanarak yeni bir Hibrit Meyve Sineği Optimizasyonu algoritması-HMSA (Hybrid Fruit Fly Optimization Algorithm-HFOA) geliştirildi. Geliştirilen bu algoritma, 23 Benchmark fonksiyonu üzerinde test edilerek diğer optimizasyon algoritmaları ile performasyonları karşılaştırıldı. Elde edilen sonuçlar, literatürde yer alan diğer meta-sezgisel algoritmalara göre yeni HMSA'nın daha iyi başarı ve etkinliğe sahip olduğunu göstermiştir.
İkinci geliştirilen hibrit algoritmada kullanılan Kurbağa Algoritması-KA ( Frog Leaping Algorithm-FLA) popülasyon tabanlı bir algoritma olup, "memeplexes" adı verilen birkaç gruba bölünmüş kurbağa setinden oluşur. En iyi kurbağa ile en kötü kurbağa arasındaki mesafe çok küçük olduğunda KA lokal optimumda sıkışır. Bu nedenle lokal optimuma düşmemek ve daha iyi verimlilik elde etmek için PSO algoritması kullanılarak yeni bir hibrit algoritma geliştirilmiştir. Böylece, PSO'daki hız faktörü kullanılarak en iyi kurbağanın bir sonraki pozisyonu belirlenerek global çözüme daha hızlı ulaşılması sağlanmıştır. Geliştirilen bu hibrit algoritma 23 Benchmark fonksiyonuna uygulanmış ve bu fonksiyonların çözümünde çok yüksek performans göstermiştir. Elde edilen sonuçlara göre, HKA'nın literatürde yer alan diğer algoritmaların birçoğundan daha iyi sonuçlar verdiği ve optimizasyon problemlerini çözümünde daha etkili olduğu gözlenmiştir.
Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritmasının (PSO) avantajlarını kullanarak, Benchmark optimizasyon problemlerini çözmek için geliştirilen Hibrit Kurbağa Algoritması daha fazla verimlilik ve sağlamlık gösterdi. Test fonksiyonları, HKA'nın Hibrit Meyve Sineği Optimizasyon Algoritmasından daha üstün bir performans sergilediğini göstermektedir. Matematiksel sonuçlar ise, HKA'nın Benchmark problemlerini çözmek için güçlü optimizasyon yeteneği ve hızlı yakınsama hızı avantajlarına sahip olduğunu göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: 	Benchmark Fonksiyonları, Sezgisel ve Meta-sezgisel algoritmalar, Meyve Sineği Optimizasyon Algoritması, Sinüs Kosinüs Optimizasyon Algoritması, Kurbağa Algoritması, Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması.

Abstract:
Optimization is a branch of knowledge that deals with the discovery or investigation of optimal solutions to a particular issue within a set of alternatives. Many algorithms such as Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), have been developed to fix optimization issues. The Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA) is a part of these algorithms, it is the latest evolutionary computation technique which was pointed out by Wen Tsao Pan in 2011. The Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA) is a new intelligent method based on the food finding behavior of the fruit fly. Sine Cosine Algorithm (SCA) is a simple population-based optimization method, developed in 2016 by S. Mirjalili. As its name implies, this algorithm uses a mathematical model based on sine and cosine functions to solve optimization problems. To avoid falling into a local optimum and to overcome the weakness of the updating strategies which are used to find optimal solution, we have developed a new hybrid Fruit Fly Optimization algorithm (HFOA) which uses Sine Cosine Algorithm (SCA) and it powerful updating and excellent search capabilities. The new developed hybrid is tested on a set of 23 Benchmark functions and its performance is compared with other optimization algorithms. The results obtained showed the successfulness and efficiency of the new hybrid algorithm HFOA, it outperforms the other meta-heuristics algorithms presented in recent litterature.
The Frog Leaping Algorithm is a population based algorithm, it consists of a set of frog partitioned into several groups called "memeplexes". The SFLA is trapped into local optimum when the distance between the best frog and the worst frog is too small. So to avoid falling into local optimum and to get better efficiency we used PSO algorithm. The velocity factors of the particles are used to evaluate the next position of the best frog. The developed hybrid is applied on 23 benchmark functions, the algorithm showed very high performance in solving these functions.
By using the advantages of Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO), the developed Hybrid Frog Leaping Algorithm to solve Benchmark optimization problems showed more efficiency and robustness. The test functions show that the HFLA exhibits more outstanding performance than the Hybrid Fruit Fly Optimization Algorithm. Experimental results show that the HFLA has advantages of strong optimization ability and fast convergence speed to solve Benchmark problems.
Keywords	:Optimization, Benchmark functions, Heuristics and Metaheuristics algorithms, Fruit fly optimization algorithm, Sine Cosine optimization algorithm, Shuffled frog leaping algorıthm, Particle Swarm optimization algorithm.