Metasezgisel tabanlı yeni bir optimizasyon yöntemi: Yapay kan dolaşım sistemi algoritması
A novel metaheuristic-based optimization method: Artificial blood circulation system algorithm
Yazar: NERMİN ÖZCAN
Danışman: DOÇ. DR. SEMİH UTKU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı / İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Metasezgisel (MS) algoritmalar, mühendislik uygulamaları da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin etkili sonuçlar elde ettiği açıktır, ancak stokastik yapıları gereği her problem için evrensel bir çözüm sunamadıkları bilinmektedir. Bu durum, araştırmacıları alternatif teknikler keşfetmeye, mevcut yöntemleri geliştirmeye yönlendiren önemli bir motivasyon kaynağıdır. Bu tez çalışması, Yapay Kan Dolaşım Sistemi (YKDS) algoritması adlı yeni bir MS optimizasyon yöntemi tanıtmaktadır. YKDS algoritması, dolaşım sisteminin kontrolünden esinlenmekte, düzenleme sürecinde görev alan sinirsel ve hormonal düzenleyicilerin davranışlarını taklit etmektedir. Çalışma önerilen yaklaşımın etkinliğini, iki boyutlu ve on boyutlu olmak üzere farklı özelliklere sahip iki setten oluşan toplam 28 adet test fonksiyonu üzerinde değerlendirmektedir. Daha sonra yöntem çeşitli zorluk ve kısıtlamalara sahip 6 mühendislik tasarım problemine uygulanarak incelenmiştir. Ayrıca çalışmada YKDS algoritmasının performansı farklı yaklaşımlardan türetilen 64 MS yöntemle istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Mevcut literatürde en yaygın kullanılan yöntemler mercek altına alınmış ve önerilen algoritmanın 11 algoritmaya kıyasla üstünlüğünü incelemek için bir dizi karşılaştırma yapılmıştır. Sonuçlar, YKDS stratejisinin küresel optimuma hızlı bir şekilde ulaşabildiğini, yerel optimumlarda sıkışıp kalmaktan kaçındığını ve keşif ile sömürü arasındaki dengeyi etkin bir şekilde koruduğunu göstermektedir. Bunun yanı sıra, YKDS algoritması post-hoc testlerine göre 42 algoritmadan istatistiksel olarak daha iyi performans göstermiş, 9 algoritmadan da niceliksel olarak daha iyi sonuçlar elde etmiştir. Ayrıca bulgular, önerilen yöntemin popüler yöntemlere rekabetçi çözümler sunduğunu göstermiştir. Sonuç olarak önerilen yöntemin performansı göz önünde bulundurulduğunda, YKDS algoritması çeşitli alanlarındaki optimizasyon problemlerini ele almak için önemli bir alternatif olarak hizmet edebilir.

Abstract:
Metaheuristic (MH) algorithms have gained significant attention in various fields, particularly engineering applications. Although these methodologies are effective in solving complex problems, their stochastic nature limits their ability to provide universally applicable solutions. This limitation motivates researchers to explore alternative techniques and improve existing methods. This thesis introduces a novel meta-heuristic optimization technique called the Artificial Blood Circulatory System (ABCS) algorithm. The ABCS algorithm is inspired by the regulatory mechanisms of the circulatory system, emulating the roles of neural and hormonal regulators. The efficacy of the proposed method is evaluated through its application to 28 benchmark functions, categorized into two sets: two-dimensional and ten-dimensional. Additionally, the algorithm is tested on six engineering design problems of varying complexity and constraints. This study also conducts a statistical comparison of the ABCS algorithm against 64 MH methods from diverse approaches, examining prevalent methods in the literature and performing comparative analyses with 11 established algorithms. Results indicate that the ABCS strategy can rapidly converge to the global optimum, effectively avoid local optima, and maintain a balance between exploration and exploitation. Post-hoc analyses show that the ABCS algorithm significantly outperformed 42 competing algorithms and quantitatively surpassed 9 others. The findings demonstrate that the proposed method provides competitive solutions compared to established techniques, making the ABCS algorithm a viable alternative for addressing optimization challenges across various domains.