Particle swarm systems for multimodal optimization

Bilim, mühendislik ve ekonomi gibi birçok alandaki yaşamsal problem optimizasyonile iç içedir. Bu optimizasyon problemlerinin bir kısmı, amacın bir arama uzayındabirbirinden farklı ve eşit kalitedeki birden fazla çözüm kümelerini bulmak olan çokdoruklu problemlerden oluşur. Zor optimizasyon problemlerini çözmek için genel olarakmeta-buluşsal yöntem ve yaklaşımlar kullanılır. Ancak, problemin çok doruklu olduğudurumlarda bazı iyileştirmeler gerekebilir. Bir Swarm Intelligence tekniği olan ParticleSwarm Optimizer (PSO) yönteminin en uygun çözüm kümesini bulmakta başarılı olduğudeneysel olarak gösterilmiştir. Ayrıca, PSO'nun çeşitli değişikliklere uğratılmış sürümleride çok doruklu problemlerde kullanılabilirliğini sağlamıştır. Bu tez, çok dorukluproblemler için önerilmiş mevcut PSO algoritmalarının yaygın kullanılan karşılaştırmafonksiyonları üzerindeki performanslarını karşılaştırmaktadır. Buna ek olarak, çok dorukluproblemler için delilik içeren ve tepe tımanmadan faydalanan yeni bir PSO algoritmasıönerilmektedir.