İyileştirilmiş elektro arama optimizasyon algoritması ile meta sezgisel yaklaşım
Meta-heuristic approach with improved electro search optimization algorithm
Yazar: İNAYET HAKKI ÇİZMECİ
Danışman: PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Doğadan esinlenerek geliştirilen meta-sezgisel algoritmalar ile en iyi çözüme ulaşılabilmektedir. Bohr atom modelinden esinlenerek geliştirilen Elektro Arama algoritması (ESO) küresel çözüm üreten bir algoritmadır. Bu algoritma çok boyutlu problemlerin çözümünde yerel noktalara takılabilmektedir. Bu durumun önüne geçmek adına klasik elektro arama algoritması iyileştirilerek IESO algoritması önerilmiştir. IESO algoritmasında ESO algoritmasından farklı olarak hem çekirdek yerleşimi hem de algoritma katsayılarının elde edilmesinde kullanılan Orbital tuner yöntemi değiştirilmiştir. Orbital tuner yöntemi yerine PID tabanlı geri beslemeli sistem geliştirilmiştir. Bu sistem ile algoritmanın performansının arttırılması hedeflenmiştir. Bunun için 26 adet tek modlu, çok modlu ve sabit boyutlu çok modlu test fonksiyonları kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Algoritması (PSO), Atom Arama Algoritması (ASO), Tarım Arazisi Doğurganlık Algoritması (FFA), Goril Birliği Optimizasyonu (GTO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO), Dağ Ceylanı Optimizasyonu (MGO), Afrika Akbabaları Optimizasyonu (AVOA), Elektro Arama Algoritması (ESO) ve Arı Kolonisi (ABC) algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma da Friedman rank testi kullanılmıştır. Tüm fonksiyonlara göre ortalama rank değeri 3.07 ile IESO algoritması birinci sırada yer almaktadır. Ayrıca 2 adet doğrusal olmayan kısıtlı probleme ve 7 serbest dereceli manipülatörün açılarının tahmin edilmesinde diğer meta-sezgisel algoritmalar ile karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Tüm bu uygulamalar sonucunda önerilen IESO algoritmasının başarı ve performansı hem ESO' ya göre hem de çoğu meta-sezgisel algoritmadan üstün olduğu görülmüştür.

Abstract:
By drawing inspiration from nature, optimal solutions can be achieved through the development of metaheuristic algorithms. The Electro Search Algorithm (ESA), developed based on the Bohr atomic model, is a global solution-generating algorithm. However, this algorithm can get trapped in local optima when solving multi-dimensional problems. To overcome this issue, an improved version of the classical Electro Search Algorithm, called Improved Electro Search Algorithm (IESA), has been proposed. In the IESA, the Orbital Tuner method, used for both kernel placement and obtaining algorithm coefficients in the ESA, has been modified. Instead of the Orbital Tuner method, a PID-based feedback system has been developed to enhance the algorithm's performance. To evaluate the effectiveness of the IESA, 26 single-modal, multi-modal, and fixed-dimensional multi-modal test functions have been utilized. The obtained results have been compared with Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Atom Search Algorithm (ASO), Fertile Farm Field Algorithm (FFA), Gorilla Unit Optimization (GTO), Grey Wolf Optimization (GWO), Mountain Gazelle Optimization (MGO), African Vulture Optimization Algorithm (AVOA), Electro Search Algorithm (ESO), and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms. The Friedman rank test has been employed for this comparison. Across all functions, the average rank value of 3.07 places the IESA in the first position. Furthermore, a comparative analysis has been conducted with other metaheuristic algorithms for two non-linear constrained problems and the estimation of angles for seven degree-of-freedom manipulators. Based on these applications, the proposed IESA demonstrates superior success and performance compared to both the ESA and most metaheuristic algorithms.