Özellik seçimi için güncel meta sezgisel optimizasyonları kullanılarak yeni ikili optimizasyon algoritması geliştirilmesi

Meta sezgisel optimizasyon yöntemleri, sürekli optimizasyon problemlerinde etkin olarak kullanılmıştır. Ancak bu yöntemlerin yüksek boyutlu ve çok modlu ikili optimizasyon problemlerini çözmede etkili olması zordur. Bu nedenle meta sezgisel yöntemler kullanılarak birçok ikili optimizasyon algoritmaları geliştirilmiştir. Bu çalışmada, ikili optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılması amacıyla Altın Sinüs Arama Algoritması (Gold-SA) geliştirilerek İkili Altın Sinüs Arama Algoritması (bGold-SA) adlı bir yaklaşım önerilmiştir. Geliştirilen algoritma ile İkili Parçacık Sürü Optimizasyonu ( Binary Particle Swarm Optimization-BPSO), İkili Gri Kurt Optimizasyonu (Binary Gray Wolf Optimization-BGWO), İkili Yusufçuk Algoritması (Binary Dragonfly Algorithm-BDA), İkili Yarasa Algoritması (Binary Bat Algorithm-BBA) ve Hibrid İkili Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yerçekimi Arama Algoritması (BPSOGSA) algoritmaları karşılaştırılmıştır. Kıyaslama işlemi için 97 adet kısıtsız kıyaslama fonksiyonu, 14 adet mühendislik tasarım problemi kullanılmış ve parametrik olmayan Wilcoxon'un işaretli sıra testi kullanılarak başarı testi uygulanmıştır. Algoritmaların özellik seçiminde kullanılan versiyonları 17 adet veri seti üzerinde kullanılarak başarı değerlendirmesi yapılmıştır. Deneysel sonuçlar doğrultusunda, bGold-SA'nın diğer ikili algoritmalara göre; kıyaslama fonksiyonları, mühendislik tasarım problemleri ve Wilcoxon'un işaretli sıra testi üzerinde daha yüksek başarıya sahip olduğunu gözlemlenmiştir. Ancak özellik seçimi konusunda bu yaklaşımın BBA ve BPSO kadar etkili olamadığı sonucuna varılmıştır.