İkili optimizasyon yöntemlerinin araştırılması ve ikili test problemleri üzerinde başarımının değerlendirilmesi
Investigation of binary optimization methods and performance evaluation of their success on binary test problems
Yazar: ASUMAN ÇAKAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL BABAYİĞİT
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:
İKİLİ OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİNİN ARAŞTIRILMASI VE İKİLİ TEST PROBLEMLERİ ÜZERİNDE BAŞARIMININ 
DEĞERLENDİRİLMESİ

Asuman AYTİMUR

Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Haziran 2019
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Bilal BABAYİĞİT

ÖZET
Bal arılarının akıllı yiyecek arama davranışından ilham alan Yapay Arı Kolonisi Algoritması (YAK), doğadan esinlenen metasezgisel alanında öne çıkan bir optimizasyon tekniğidir. YAK, işçi arılar, gözcü arılar ve kaşif arılar olmak üzere üç çeşit yapay arı kullanır ve en uygun besin kaynaklarını bulmak için popülasyona dayalı bir arama prosedürü sunar.
Literatürde, sürekli optimizasyon problemlerini çözmek için YAK uygulanmıştır. Ancak, orijinal YAK, arama alanının sürekli etki alanında olduğu varsayımı altında çalışır. Bu yapı 0-1 ikili tamsayı optimizasyon problemleri olarak modellenen ikili optimizasyon problemlerine uygulama için uygun ve etkili değildir. Bu nedenle YAK algoritması, ikili optimizasyon problemlerini çözebilmek için modifikasyon tekniklerinden; sigmoid ve v tipi transfer fonksiyonu, genetik operatörler ve mantıksal operatörler kullanılarak ikili optimizasyona uygun hale dönüştürülmüştür. Dönüştürülen YAK yaklaşımları, sırt çantası problemi ve reklam problemleri üzerinde başarımları değerlendirilmiştir.
YAK yaklaşımları xorABC exclusive OR (xor) ikili operatör, crossoverABC genetik operatör, sigABC ve v-TypeABC ise transfer fonksiyonlar olarak YAK'ı ikili yönteme çevirmede kullanılmıştır. Bu ikili YAK yaklaşımları, farklı popülasyon ve iterasyon sayılarına göre, sırt çantası problemi ve reklam problemi üzerinde test edilmiştir. Zaman ve çözüm değerlerinin kalitesi incelenmiş, başarımları değerlendirilmiştir.
Anahtar Kelimeler:	İkili Optimizasyon, Yapay Arı Koloni Algoritması, Sırt Çantası Problemi, Reklam Problemi, Başarım Değerlendirilmesi

Abstract:
INVESTIGATION OF BINARY OPTIMIZATION METHODS AND PERFORMANCE EVALUATION OF THEIR SUCCESS ON BINARY TEST PROBLEMS

Asuman AYTİMUR

Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
M.Sc. Thesis, June 2019
Supervisor: Assist. Prof. Dr. Bilal BABAYİĞİT

ABSTRACT
The artificial bee colony (ABC) algorithm, inspired by the intelligent search behavior of honeybees, is a prominent optimization technique in the nature-inspired meta-heuristic field. ABC uses three types of artificial bees; employee bees, onlooker bees and scout bees, and it offers a population-based search procedure to find the most appropriate nutrients.
In the literature, ABC has been applied to solve continuous optimization problems. However, the original ABC works under the assumption that the search field is in the domain of constant influence. This is not suitable and effective for the application of binary optimization problems modeled as 0-1 binary integer optimization problems. Therefore, ABC algorithm uses modification techniques to solve binary optimization problems. ABC have been transformed into binary optimization using v-Type and sigmoid transfer function, genetic operators, binary operators. Transformed ABC approaches have been evaluated for their performance on knapsack problem and advertising problems.
Transformed ABC approaches; xorABC exclusive OR (xor) binary operator, crossoverABC genetic operator, sigABC and v-TypeABC are used to convert artificial bee colony algorithm to binary method as transfer functions. These binary versions of artificial bee colony algorithms were performed using an experimental comparison and using different population and iteration numbers. The quality of time and solution values were observed on binary test problems and its performance was evaluated.
Keywords:	Binary Optimizastion, Artificial Bee Colony Algorithm, Knapsack Problem, Advertising Problem, Performance Evaluation