Çok modlu optimizasyon problemleri için bir yapay arı kolonisi algoritması gerçekleştirimi

Gerçek dünya problemlerinde bir çok optimizasyon problemi birden çok yüksek kalitede global çözümler içerebilir. Bu tip problemler, çok modlu problemler olarak adlandırılır. Bu tür problemlerde tüm en iyi noktaların bulunmasına çalışılır. Bu tür problemler tek en iyi noktası bulunan problemlere göre daha zor olup tüm en iyi noktaların bulunması için arama uzayının farklı bölgelerinde araştırmaları gerçekleştiren algoritmaların kullanılması gereklidir. Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritması bal arıların yem arayışından ilham alan bir popülasyon tabanlı metasezgisel yöntem olup sürekli optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Tek en iyi noktası bulunan eniyileme problemlerinde YAK algoritmasının başarılı sonuçlar verdiği bilinmektedir. Literatürde YAK algoritmaları ile çok modlu optimizasyon problemlerinin çözümüne yönelik yöntemlere rastlanmamıştır. Bu tezde, çok modlu optimizasyon problemlerin çözümünde kullanılabilecek YAK algoritması geliştirilmiştir. Algoritma performansı CEC 2015 çok modlu kıyaslama fonkisyon kümesi üzerinde test edilmiştir. Literatürdeki benzer yöntemlerle karşılaştırılarak algoritma performansı değerlendirilmiştir.