Yapay çekirge sürü optimizasyonu
Artificial locust swarm optimization
Yazar: EDA ÖZKUL
Danışman: DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; Optimizasyon = Optimization ; Sürü zekası = Swarm intelligence

Özet:
Optimizasyon genel olarak en iyiyi bulma sürecidir ve belirli bir arama uzayında tanımlanan bir probleme kabul edilebilir bir çözüm bulmayı amaçlar. Yapay zekânın gelişmesiyle birlikte, optimizasyon problemlerinin çözümü için meta-sezgisel algoritmalar popüler hale gelmiştir. Meta-sezgisel algoritmalar, özellikle doğadaki biyolojik sistemlerden ve sürü davranışından esinlenir. Sadece bir yöntemin bütün optimizasyon problemlerini çözmesi mümkün olmadığından, literatürde birçok meta-sezgisel algoritma geliştirilmiş ve geliştirilmeye devam etmektedir. Bu bağlamda, bu tez çalışmasında, zor optimizasyon problemlerinin çözümü için çekirge sürülerinin rastgele zıplama ve bitkileri istila etme davranışlarından esinlenerek yapay çekirge sürü optimizasyonu (ALSO) adı verilen sürü zekâsı tabanlı meta-sezgisel bir algoritma önerilmiştir. Çekirgeler yiyecek arama için aile ve sosyal olma üzere iki fazda birbirleriyle etkileşimde bulunurlar. Ailesel fazda, yerel bir alanda çekirgeler küçük gruplar halinde yiyecek arar ve sosyal fazda topladıkları bilgileri paylaşırlar. Önerilen algoritma, 22 test fonksiyonu ve 3 mühendislik tasarım problemi üzerinde test edilerek yaygın ve yeni geliştirilen optimizasyon algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, diğer algoritmalarla kıyaslandığında önerilen ALSO algoritmasının oldukça rekabetçi olduğunu kanıtlamaktadır. Ayrıca, aynı koşullar altında, ALSO algoritması daha az çalışma zamanı ve bellek alanı gerektirmektedir.

Abstract:
Optimization is generally the process of finding the best and aims to find an acceptable solution to a problem defined over a given search space. As the artificial intelligence has developed, meta-heuristic algorithms have become popular for solving optimization problems. Meta-heuristic algorithms are particularly inspired by biological systems and swarm behavior in nature. Since it is not possible for just one method to solve all optimization problems, many meta-heuristic algorithms have been developed and continue to be developed in the literature. In this regard, in this thesis, a new swarm intelligence based meta-heuristic algorithm called Artificial Locust Swarm Optimization (ALSO) is proposed inspiring random jumping and plant invasion behavior of locust swarms. Locusts interact in two different ways of searching for food: social and familial. In the familial phase, small locust groups search foods in a local area and the locusts share their information in the social phase. The proposed algorithm is tested on 22 benchmark functions and 3 engineering design problems and compared with other recent and well-known optimization algorithms. Simulation results prove that the proposed ALSO algorithm is quite competitive when compared to the other algorithms. Moreover, it even requires the less runtime and memory space under the same conditions.