Mühendislik problemlerinin çözümü için yeni bir hiper-sezgisel algoritma tasarımı

Bu tezde, Hiper-Sezgisel Uygunluk-Mesafe Dengesi Başarı-Tarih Temelli Uyarlanabilir Diferansiyel Evrim (HH-FDB-SHADE) adı verilen yeni bir optimizasyon algoritması sunulmaktadır. Hiper-sezgisel algoritmalar iki ana yapıya sahiptir: Bir hiper seçim arayüzü ve bir düşük seviye sezgisel (LLH) havuzu. Önerilen algoritmada, LLH havuzu algoritmalarını değerlendirmek için yüksek seviyeli bir seçim arayüzü olarak FDB yöntemi tercih edilmiştir. Ayrıca, LLH havuzu olarak kullanılmak üzere beş mutasyon operatörü ve iki çaprazlama yönteminden toplam on farklı strateji türetilmiştir. FDB'nin keşif ve sömürü kabiliyetlerini dengede tutması, önerilen algoritmanın seçim arayüzü olmasının temel nedenidir. HH-FDB-SHADE algoritmasının başarısı, farklı boyutlu arama alanları için CEC-17 ve CEC-20 kıyaslama fonksiyonlarında test edilmiş ve HH-FDB-SHADE'den elde edilen çözümler on farklı LLH havuzu algoritmasıyla karşılaştırılmıştır. İstatistiksel analizlerin sonuçları, HH-FDB-SHADE'nin CEC-17 ve CEC-20 kıyaslama problemlerini çözmek için en iyi sırada yer alan algoritma olduğunu ve LLH havuz algoritmalarına kıyasla daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Ayrıca, HH-FDB-SHADE algoritması, iyileştirilmiş algoritmanın performansını daha açık bir şekilde ortaya koymak ve mühendislik problemlerini çözmedeki başarısını kanıtlamak için iki farklı mühendislik problemine uygulanmıştır. İlk mühendislik probleminde Otomatik Gerilim Regülatörü (OGR) tasarımı için PID, PIDF, FOPID ve PIDD2 denetleyici parametrelerinin optimize edilmesi amaçlanmıştır. OGR sisteminden elde edilen sonuçlar, literatürdeki Uygunluk-Mesafe Dengesi Lévy Uçuş Dağılımı, Diferansiyel Evrim, Harris Hawks Optimizasyonu, Barnacles Çiftleşme Optimizasyonu ve Güve Alevi Optimizasyonu algoritmaları gibi beş diğer etkili meta-sezgisel arama algoritmasıyla karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritma, optimal OGR tasarım problemlerini çözmede diğer beş meta-sezgisel algoritmadan daha etkili ve sağlam sonuçlar vermiştir. Bir diğer mühendislik probleminde ise Alternatif Akım/Çok Terminalli Doğru Akım Entegreli Optimal Güç Akışı (AC/MTDC OPF) için beş farklı amaç fonksiyonu optimize edilmiştir. Önerilen algoritma ile elde edilen sonuçlar, literatürde yer alan Uyarlamalı Yönlendirilmiş Diferansiyel Evrim, Deniz Yırtıcıları Algoritması, Atom Arama Optimizasyonu, Stokastik Fraktal Arama ve Uygunluk-Mesafe Dengesi tabanlı Stokastik Fraktal Arama algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda elde edilen bulgularda, önerilen algoritmanın AC/MTDC OPF problemi için diğer algoritmalara kıyasla etkili ve iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmektedir.