Son Üç Yılda Geliştirilen Metasezgisel Algoritmalar Hakkında Kısa Bir İnceleme
A Brief Review of Metaheuristic Algorithms Improved in the Last Three Years
Yazar: Çelik, Yüksel; Yıldız, İlker; Karadeniz, Alper Talha
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Optimizasyon,Metasezgisel,Arama algoritmaları ; Optimization,Metaheuristic,Search algorithm

Optimizasyonbir problemin olabilecek farklı çözümleri arasından en iyi sonucu verenin bulunmasıdır.Optimizasyon problemlerinin çözümünde birçok algoritma kullanılmaktadır. Optimizasyonalgoritmaları genel olarak sezgisel optimizasyon algoritmaları ve matematikseloptimizasyon algoritmaları olarak ikiye ayrılmaktadır. Matematikseloptimizasyon algoritmaları, tüm çözüm kümesini tarayarak çözüme ulaşmayıamaçlarken, sezgisel optimizasyon algoritmaları ise, çözüm kümesine sezgiselolarak yaklaşmakta ve en iyi çözüme yada en iyiye yakın bir çözüme ulaşmayıamaçlamaktadır. Çözüm kümesi geniş olan problemlerde matematiksel optimizasyonalgoritmalarının kullanımı maliyetlidir. Bu tip problemlerin çözümünde, sezgiseloptimizasyon algoritmaları daha avantajlı olup daha fazla tercih edilmektedir. Biroptimizasyon algoritmasının her tür problem veya test fonksiyonu üzerindebaşarılı olması beklenemez. Bu nedenle hangi tür problemin hangi algoritma ile dahaiyi çözüldüğünün belirlenmesi gerekmektedir. Günümüzde temel sezgiselmetotların birleşerek etkili kullanımı sonucunda Metasezgisel isimlialgoritmalar geliştirilmiştir. Bu algoritmalar, yüksek seviyeli çalışmaortamında, verimli arama işlemleri kullanarak çözüm uzayındaki optimum çözümedaha hızlı şekilde ulaşmaktadır. Metasezgisel optimizasyon tekniklerinin kullanımınınyaygın olması nedeniyle, günümüzde birçok yeni metasezgisel optimizasyon algoritmalarıönerilmektedir. Önerilen bu algoritmalar üzerinde geliştirmeler ve hibritçalışmalar da yapılmaktadır. Bu çalışmada, literatürde son üç yılda (2017-2019)önerilmiş olan, Harris Hawks Optimizasyon Algoritması (HHO), Satin Bowerbird OptimizasyonAlgoritması (SBO), Optimal Foraging Algoritması (OFA), Butterfly Optimizasyon Algoritması(BOA), Pity Beetle Algoritması (PBA) ve Collective Decision Optimizasyon Algoritması(CDOA) ele alınmıştır. Geliştirilen bu yeni optimizasyon algoritmalarınınesinlendikleri alan, çalışma mantıkları ve arama stratejileri incelenerek sunulmuştur.Gerçekleştirilen bu derlemenin metasezgizel optimizasyon problemleri alanında yapılacakolan çalışmalara ışık tutacağı düşünülmektedir.

Optimization is to find the best solution among the different solutions of a problem. Many algorithms are used to solve optimization problems. Optimization algorithms are generally divided into heuristic optimization algorithms and mathematical optimization algorithms. While mathematical optimization algorithms aim to reach the solution by scanning the whole solution set, heuristic optimization algorithms approach the solution set intuitively and aim to reach the best solution or the best solution. Mathematical optimization algorithms are costly to solve problems with a large set of solutions. In solving such problems, heuristic optimization algorithms are more advantageous and more preferred. An optimization algorithm cannot be expected to succeed on any problem or test function. Therefore, it is necessary to determine which kind of problem is best solved by which algorithm. Nowadays, as a result of the effective use of basic heuristic methods combined, Metaheuristic algorithms have been developed. These algorithms reach the optimum solution in the solution space faster by using efficient search operations in a high level working environment. Due to the widespread use of metaheuristic optimization techniques, many new metaheuristic optimization algorithms have been proposed today. Improved and hybrid studies are also performed on these proposed algorithms. In this study, Harris Hawks Optimization Algorithm (HHO), Satin Bowerbird Optimization Algorithm (SBO), Optimal Foraging Algorithm (OFA), Butterfly Optimization Algorithm (BOA) and Pity Beetle Algorithm (PBA) and Collective Decision Optimization Algorithm (CDOA) have been proposed in the literature in the last three years (2017-2019). The field of inspiration of these new optimization algorithms, study logic and search strategies are presented. It is thought that this review will shed light on the studies to be conducted in the field of metaheuristic optimization problems.