Yapay arı koloni algoritmasının sınırlamalı optimizasyon problemleri üzerinde performans analizi
Performance analysis of artificial bee colony algorithm on constrained optimization problems
Yazar: DEMET ALICI KARACA
Danışman: DOÇ. DR. BAHRİYE AKAY
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritması sürü zekası algoritmalarının arasında performansıyla öne çıkan algoritmalardan biridir. Temel ABC algoritmasının sınırlamasız optimizasyon problemlerinin çözümünde etkinliğinin görülmesiyle tasarım parametrelerinin bazı koşullarla kısıtlandığı ve optimum değerin kabul edilebilir bölge içinde olması gerektiği sınırlamalı optimizasyon problemlerini çözmek için de ABC algoritmasının farklı versiyonları geliştirilmiştir. Problemlerde istenen kısıtları sağlamak amacıyla ceza terimine dayalı metotlar, çözümleri kabul edilebilir bölgede tutan metotlar, kabul edilebilir ve kabul edilebilir olmayan çözümler arasında ayrım yapan metotlar ve karma metotlar kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında da sınırlamalı optimizasyon problemlerini çözmek amacıyla temel ABC algoritmasına sınırlama ele alış metotlarından ceza terimine dayalı metotlar içerisindeki ceza fonksiyonları (penalty function), bu ceza fonksiyonlarına farklı bir yaklaşım getiren rasgele sıralama (stochastic ranking) ve stokastik Deb kuralları entegre edilerek yeni yöntemler önerilmiştir. Geliştirilen yöntemler literatürde sıklıkla kullanılan sınırlamalı test problemleri üzerinde test edilmiş ve performansı literatürdeki rasgele sıralama (stochastic ranking), geliştirilmiş rasgele sıralama (improved stochastic ranking), aşırı ceza yaklaşımı (over-penalty approach), genetik algoritma, basit çok üyeli evrimsel strateji (simple multimembered evolution strategy), diferansiyel gelişim, parçacık sürüsü optimizasyonu algoritması ve ABC algoritması ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda tez kapsamında geliştirilen yöntemlerin belli parametre değerleriyle sınırlamalı optimizasyon problemlerinin çözümünde karşılaştırılan diğer algoritmalarla benzer ya da daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is one of the algorithms that stands out with its performance among swarm intelligence algorithms. Since the effectiveness of the basic ABC algorithm in solving unconstrained optimization problems, different versions of the ABC algorithm have been developed in order to solve the constrained optimization problems where the design parameters are restricted by certain conditions and the optimum value should be within the feasible region. In order to solve the problems by taking into consideration the constraints, methods based on penalty functions, methods based on preserving feasibility of solutions, methods which distinguish between feasible and infeasible solutions and hybrid methods were used. In this thesis study, in order to solve the constrained optimization problems, new methods have been proposed by integrating penalty functions, stochastic ranking and stochastic Deb rules to the basic ABC algorithm. The developed methods have been tested on well-known constrained test problems in the literature and the results have been compared with other state-of-the-art algorithms, stochastic ranking, improved stochastic ranking, over-penalty approach, genetic algorithm, simple multimembered evolution strategy, differential evolution algorithm, particle swarm optimization algorithm, ABC algorithm. The overall results indicate that developed methods showed similar or better performance compared to the other algorithm to solve constrained optimization problems when certain parameter values are provided.