Metasezgisel arama algoritmalarında yakınsama denklemi tasarımı için yeni bir yöntemin geliştirilmesi

Bilgisayarların yaygın kullanımıyla birlikte optimizasyon problemlerini çözmek için doğadan esinlenen metasezgisel arama (MSA) algoritmaları popüler hale gelmiştir. MSA algoritmalarının performansı, özellikle komşuluk araması ve çeşitlilik görevlerindeki başarılarına bağlıdır. Ancak karmaşık problemlerin çözümünde MSA algoritmalarının karşılaştığı iki temel zorluk bulunmaktadır. Birincisi, çok modlu problemlerin arama uzaylarında sıkça bulunan yerel minimum tuzaklarına takılmasıdır. Temel zorluklardan ikincisi ise arama sürecinin sonunda yeterince global çözüme yaklaşamamalarıdır. Bu çalışmada MSA algoritmalarındaki performansı artırmak için yeni bir yöntem olan "Yüzde Hata Değişimi Esaslı Yakınsama Denklemi Tasarlama Yöntemi " önerilmektedir. Bu yöntemde, rehber seçim yöntemleri kullanılarak yakınsama denklemlerinin farklı versiyonları ve halkalar tasarlanmaktadır. Tasarlanan halkaların skorları hesaplanılarak, en yüksek skora sahip halkalardan yakınsama zincirleri oluşturulur. MSA algoritmalarında arama sürecinde hatanın yüzde değişimi takip edilmektedir. Hatanın değişimi belirlenen yüzde hata değişim oranının altında ise tasarlanan zincirler kullanılarak algoritmanın arama performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen yöntemin DE algoritması üzerindeki olumlu etkileri açıkça gözlemlenmiştir.