Çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının tasarımı için kümeleme esaslı yeni bir arşiv indirgeme yönteminin geliştirilmesi ve uygulanması
Development and application of a new clustering-based archive reduction method for the design of multi-objective optimization algorithms
Yazar: MUSTAFA AKBEL
Danışman: PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Evrimsel algoritmalar = Evolutionary algorithms    ; Metasezgisel algoritmalar = Metaheuristic algorithms ; Optimizasyon = Optimization ; Pareto kümesi = Pareto set ; Pareto, Vilfredo = Pareto, Vilfredo ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Amaç fonksiyonları çatışma halinde olan çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümlenmesinde başlıca zorluk küresel en iyi çözüm setinin kararlı ve etkili bir şekilde bulunmasıdır. Literatürdeki çalışmalar kalabalık mesafesi yönteminin arama uzayındaki çeşitliliği sağlamada yetersiz kaldığını rapor etmektedir. Bu tez çalışmasında Pareto-tabanlı çok amaçlı evrimsel arama algoritmalarının çok tipli çok amaçlı optimizasyon problemleri üzerindeki arama performansının iyileştirilmesi için yeni bir arşiv indirgeme yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntemde arşiv indirgeme işlemi dinamik anahtarlamalı referans uzaylar esaslı kümeleme algoritması tarafından yerine getirilmektedir. Bu süreçte, kümeleme mekanizmasının görevi arşivdeki vektörlerin sayısında aşım olduğunda, vektörleri benzerliklerine göre gruplandırmak ve her kümeden sadece bir vektör seçerek arşivi güncellemektir. Kümeleme işleminin gerçekleştirilmesinde referans alınan uzay vektörünün dinamik bir şekilde belirlenmesi sayesinde karar ve amaç uzaylarında çeşitlilik sağlanabilmektedir. Test çalışmalarından elde edilen sonuçlara göre, tasarlanan algoritma hem baz algoritmadan, hem iyileştirilmiş versiyonundan hem de güçlü rakiplerinden daha iyi performans metrik değerlerine sahiptir.

Abstract:
The main challenge in solving multi-objective optimization problems with conflicting objective functions is to find the global optimal solution set in a stable and efficient way. Studies in the literature report that the crowd distance method fails to provide diversity in the search space. In this thesis, a new archive reduction method is proposed to improve the search performance of Pareto-based multi-objective evolutionary search algorithms on multimodal multi-objective optimization problems. In the proposed method, the archive reduction process is performed by a clustering algorithm based on dynamic switched reference spaces. In this process, the task of the clustering mechanism is to group the vectors according to their similarity and update the archive by selecting only one vector from each cluster when the number of vectors in the archive is exceeded. By dynamically determining the reference space vector for the clustering process, the decision and objective spaces can be varied. According to the results obtained from the test runs, the algorithm designed has better performance metric values than both the base algorithm, its improved version and its strong competitors.