Güncel metasezgisel algoritmalarla denetleyici optimizasyonları

En uygun duruma getirme olan optimizasyon işlemi, mühendislikte en sık kullanılan adımlardan/süreçlerden birisidir. Herhangi bir mühendislik probleminde, belirli koşullar altında mümkün olan alternatiflerin (çözümlerin) içinde en iyisinin seçimi birçok açıdan (verim, maliyet vb.) son derece önemlidir. Matematiksel olarak bakıldığında bu işlem; belirlenen amaç fonksiyonunu istenen tanım aralığında optimum (en uygun) yapan değeri bulmaktır. Bunun için farklı yöntemler (deterministik, rassal vb.) mevcuttur. Son yıllarda optimizasyon problemlerinin çözümünde metasezgisel algoritmalardan geniş alanda faydalanılmaktadır. Bu doğrultuda da birçok metasezgisel algoritma geliştirilmiş ve geliştirilmeye devam edilmektedir. Evrimsel, doğadan esinlenilen (sürü tabanlı, fizik/kimya tabanlı, biyolojik tabanlı, insan tabanlı, vb.) gibi türleri olan bu algoritmalar özellikle büyük ve çok boyutlu optimizasyon problemlerinin çözümünde son derece başarılı sonuçlar vermektedirler. Elektrik-Elektronik Mühendisliği alanında denetleyiciler ve bunların tasarımları çok önemlidir. Temel PID denetleyicilerde ilgili katsayıları ayarlamak için klasik yöntemler (Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, vb.) mevcuttur. Gerçekleştirilen tez çalışmasında ise PID türü denetleyicilerdeki katsayıların ayarlanması, güncel altı tane metasezgisel algoritma ile gerçekleştirilmiştir. Bu metasezgisel algoritmalar kullanılarak farklı sistemler için P, PI ve PID denetleyici tasarımları, değişik kriterler (mutlak hatanın toplamı, hata karelerinin toplamı, zaman ağırlıklı mutlak hatanın toplamı, zaman ağırlıklı hata karelerinin toplamı ve özel hata fonksiyonu) altında yapılarak performansları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.