Kaotik tabanlı farksal gelişim algoritması (KFGA)

Bu çalışmada optimizasyon problemlerinin çözümünde en çok kullanılan evrimsel algoritmalardan farksal gelişim algoritmasının, (FGA) temelini oluşturan rastgele sayı üretim süreci yerine, kaotik sistem tabanlı sayı üreteci geliştirilmiştir. Kaotik sistemlerden Lorenz ve Rössler çekici sistemleri kullanılmıştır. Önerilen kaotik tabanlı FGA yapısı literatürden alınan on optimizasyon problemi için koşturulmuştur. Ayrıca FGA stratejileri, popülasyon büyüklükleri, skala faktörü ve çaprazlama sabitinin KFGA yapısı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Klasik FGA ile önerilen KFGA (Kaotik Tabanlı Farksal Gelişim Algoritması)'nın karşılaştırılması yapılmış, önerilen kaotik yapının avantaj ve dezavantajları vurgulanmıştır. Bu tezde önerilen KFGA yapılarının gerçek zamanlı optimizasyon problemlerinde uygulanması planlanmaktadır. Ayrıca diğer kaotik sistemler için de FGA yapısının geliştirilmesi düşünülmektedir.