Makine mühendisliği problemlerinin metasezgisel algoritmalarla çözülmesi ve sonuçlarının karşılaştırılması

Optimizasyonun amacı, bir dizi öncelikli koşul veya kısıtlamaya göre "en iyi" tasarımı elde etmektir. Bunlar arasında üretkenlik, güç, güvenilirlik, uzun ömür, verimlilik ve kullanım gibi faktörlerin en üst düzeye çıkarılması yer alır. Optimizasyon tekniklerinden biri olan metasezgisel algoritmalar, çözüm bulmadaki basitlikleri ve hızlılıkları nedeniyle son yıllarda mühendislik tasarımında giderek artan bir önem kazanmıştır. Bu durum, söz konusu metasezgisellerin yaygınlaşmasına ve yeni algoritmalar geliştirme eğiliminin artmasına yol açmıştır. Bu tez çalışmasıda, metasezgisel optimizasyon yöntemlerinden Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi, Salp Sürü Algoritması ve Sinüs Kosinüs Algoritması ile makine mühendisliği alanındaki gerçek dünya problemlerinden Basınçlı Kap Tasarımı, Robot Kavrayıcı Problemi, Makaralı Rulman Tasarım Problemi, Kademeli Konik Kasnak Problemi, Germe Sıkıştırma Yayı Tasarımı, Üç Çubuklu Kafes Kiriş Tasarım Problemi, Hız Düşürücüsünün Ağırlık Minimizasyonu ve Kaynaklı Kiriş Tasarımı'nın ele alınması ve bu metasezgisellerin performans analizlerinin yapılması konusunda bir araştırma yapılmıştır. Deneysel çalışmalarda, çeşitli sayıdaki yineleme ve popülasyon parametrelerine göre aşamalı olarak altı farklı senaryo belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, bu türdeki problemler için en uygun yöntemin hangisi olduğuna karar verilmiştir.