Karga ve yarasa tabanlı algoritmaların yeni versiyonlarının geliştirilmesi ve performanslarının değerlendirilmesi
Development of new versions of crow and bat based algorithms and evaluation of their performance
Yazar: ZAHER AKHDIR
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:
Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Genetik Algoritma (GA) ve diğer algoritmalar gibi meta-sezgisel algoritmalar, birçok zorlu optimizasyon problemini çözmek için güçlü ve ünlü yöntemlerdir. Bu çalışmada iki ayrı algoritma geliştirilmiş ve popüler test problemlerinden Benchmark ve gezgin satıcı problemlerine uygulanmıştır. 
Bu tezdeki ilk çalışmada, Hibrit Karga Arama Yarasa Algoritması (Hybrid Crow Search BAT Algorithm, HCSBA) adlı yeni bir hibrit algoritması önerilmiştir. Bu çalışmada, Karga Arama Algoritması (Crow Search Algorithm CSA)na ait farkındalık faktörü ve rakip kargayı izleme özellikleri ve Yarasa Algoritması (Bat Algorithm BA)'na ait ses yüksekliği ve yerel arama özelliklerine ek olarak sürünün bireylerinin konumlarını güncellemek için kuantum davranışlı PSO denklemleri kullanılarak Hibrit Karga Arama Yarasa Algoritması (Hybrid Crow Search BAT Algorithm, HCSBA) adlı yeni bir hibrit model geliştirilmiştir. Burada geliştirilen hibrit model ile hem yerel optimumdan kaçınma hem de global optimumu yakalamak için algoritmanın keşif ve sömürü yetenekleri arasında uygun bir denge kurulmuştur. Geliştirilen model benchmark problemleriyle test edilerek literatürde yer alan Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyon (PSO), Diferansiyel Gelişim (DE), Guguk Arama (CS) ve Ateşböceği Algoritması (FA) vb. ile kıyaslanmış ve literatürde yer diğer literatürdeki tanınmış meta-sezgisel yöntemlere kıyasla çok başarılı ve rekabetçi bir çözüm sağladığı görünmüştür.
Bu tezdeki ikinci temel çalışmada, gezgin satıcı problemini (Travelling Salesman Problem, TSP) çözmek için Karga Arama Algoritması (CSA) kullanılmıştır. Karga Arama Algoritması genelde süreklilik içeren optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılmakta iken bu çalışmada Hamming mesafesi ve 2-opt algoritması kullanılarak süreklilik içermeyen gezgin satıcı gibi kombinatorial problemlerin çözümüne uyarlamak için Ayrık Karga Algoritması geliştirilmiştir. İlk defa TSP çözümleri için uygulanan Ayrık Karga Algoritması ile yapılan çalışmada 15 adet farklı TSP problemine çözüm üretilmiştir. Elde edilen sonuçlar ve diğer iyi bilinen algoritmalardan Tepe Tırmanışı (Hill Climbing HC), Yerel Arama (Local Search LS), Tavlama Algoritması (Simulated Annealing SA), Tabu Arama (Tabu Search TS), Kanguru Algoritması (Kangro Search KA), Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony ABC), Genetik Algoritma (Genetic Algorithm GA) ve Karınca Kolonisi Opytimizasyonu Algoritması (Ant Colony Optimization ACO) ile kıyaslanmış ve çok başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: 	Meta-Sezgisel, Karga Arama Algoritması, Yarasa Algoritması, Benchmark Fonksiyonları, Gezgin Satıcı Problemi.

Abstract:
Meta-heuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA) and other algorithms are powerful and famous methods to solve many difficult optimization problems. In this thesis two main algorithms were suggested and developed and applied to solve Benchmark problems and Travelling Salesman Problem.
In the first study a new hybrid algorithm called Hybrid Crow Search BAT Algorithm, HCSBA is proposed. In this study, using the quantum behavior PSO equations to update the positions of the flock individuals, in addition to pursuing other swarm members feature and the awareness factor of Crow Search Algorithm (Crow Search Algorithm CSA) and the loudness and local search features of Bat Algorithm (Bat Algorithm BA). With the hybrid model developed in this thesis, an appropriate balance has been established between the exploration and exploitation capabilities of the algorithm to avoid local optimum and to achieve the global optimum. The developed model has been tested with benchmark problems and compared with Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Differential Development (DE), Cuckoo Search (CS) and Firefly Algorithm (FA) etc. algorithms in the literature, and it has been found to provide a very successful and competitive solution compared to other well-known meta-heuristic methods in the literature.
The second study in this thesis deals with the Travelling Salesman Problem (TSP) with metaheuristics which is the most general class of the stochastic optimization techniques. The TSP is a NP-hard problem in the optimization field. District Crow Search Algorithm (DCSA) was developed and used to solve TSP. To achieve this goal, Hamming distance and 2-opt algorithm were used. DCSA was applied for the first time for 15 TSP problems and the results were compared with other well-known algorithms (Hill Climbing HC, Local Search LS, Simulated Annealing SA, Tabu Search (TS), Kangaroo Algorithm (KA), Artificial Bee). The new developed DSCA appears to provide a very successful and competitive results.
Keywords: Meta-heuristic, Crow Search Algorithm, Bat Algorithm, Benchmark Functions, Traveling Salesman Problem.