Makine mühendisliği tasarım problemlerinin metasezgisel yöntemler kullanılarak çözümlenmesi ve performans sonuçlarının karşılaştırılması

Bir sistem veya süreç gibi bir şeyin mümkün olduğunca etkili ve verimli çalışmasını sağlama sürecine optimizasyon denir. Optimizasyon, maliyetleri azaltabilir, verimliliği artırabilir ve çıktıların kalitesini artırabilirken aynı zamanda bir sistemin, sürecin veya modelin performansını artırmaya da yardımcı olabilmesi bakımından önemlidir. Makine mühendisliğinin tasarım problemleri, geometrik, kinematik koşullar ve malzeme direnci üzerindeki eşitlik ya da eşitsizlikler ve genellikle doğrusal olmayan kısıtlamalar gibi farklı türdeki hedeflerden ve değişen zorluk düzeylerinden meydan gelmektedir. Bu tür problemleri çözmek için metasezgisel adı verilen özel bir algoritma türü kullanılmaktadır. Bu algoritmalar, özellikle bilgilerin yetersiz olduğu veya bilgisayar kapasitesinin kısıtlı olduğu durumlardaki optimizasyon problemleri için yeterince iyi bir çözüm bulmayı amaçlar. Bu tez çalışmasında, makine mühendisliği tasarım problemlerinin çözülmesi amacıyla literatürde iyi bilinen Ateşböceği Algoritması, Gri Kurt Optimizasyon Algoritması, Yol Bulucu Algoritması ve Parçaçık Sürü Optimizasyonu algoritması kullanılmıştır. Bu algoritmalar, yineleme sayısı ve popülasyon sayısına bağlı olarak altı farklı senaryoda gerçek-dünya problemleri (Dört Kademeli Dişli Kutusu Problemi, Gaz İletim Kompresörü Tasarımı, Dişli Takımı Tasarım Problemi, Himmelblau Fonksiyonu, Hidrostatik Baskı Yatağı Tasarımı Problemi, Çoklu Disk Kavramalı Fren Tasarım Problemi, Endüstriyel Soğutma Sisteminin Optimal Tasarımı ve Planet Dişli Zinciri Tasarım Problemi) ile test edilmiş ve elde edilen sonuçlara göre, metasezgisel algoritmaların performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır.