Meyve sineği optimizasyon algoritmasının performansını iyileştirmek için yeni yaklaşımlar

Optimizasyon problemlerinin çözümü son yıllarda dikkat çeken bir konu haline gelmiştir. Bu problemlerin çözümü için birçok meta-sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Meta-sezgisel yöntemler optimum çözümü garanti etmezler. Meta-sezgisel yöntemler ile makul zamanda kabul edilebilir çözümler bulmak amaçlanır. Meta-sezgisel yöntemler çoğunlukla probleme özel olmazlar. Meta-sezgisel yaklaşımlar genel amaçlıdır, esnektir ve problemlere uyarlanabilirler. Meta-sezgisel yöntemler bu özelliklerinden dolayı optimizasyon problemlerin çözümünde son yıllarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Meyve Sineği Optimizasyon Algoritması (FOA) 2011 yılında sunulmuş bir meta-sezgisel algoritmadır. Meyve sineğinin yiyecek arama davranışından esinlenerek önerilmiştir. FOA basit yapılı, dizayn parametresi az, optimizasyon problemlerine kolay uyarlanabilir, anlaşılması ve programlanması kolay bir meta-sezgisel yaklaşımdır. Bu tür avantajları olmasına rağmen dezavantajları da mevcuttur. Lokal optimuma çabuk takılır. Karar fonksiyonu her zaman pozitiftir. Güncelleme stratejisi [-1, 1] aralığında olduğu için küçüktür. Bu çalışmada, FOA'nın dezavantajlarını gidermek, algoritmanın performansını iyileştirmek ve daha kaliteli sonuçlar üretmesini sağlamak hedeflenmiştir. Bu amaçla FOA'da üç farklı geliştirme yapılmıştır. İlk geliştirmede FOA'ya işaret parametreleri ilave edilmiş ve SFOA olarak adlandırılmıştır. İkincide, FOA'nın karar verme stratejisi iki aşamalı hale getirilmiş ve saFOA olarak adlandırılmıştır. Üçüncüde, FOA'nın arama esnasında en kötü çözümlerinde dikkate alındığı iki farklı versiyon geliştirilmiş ve pFOA_v1 ve pFOA_v2 olarak adlandırılmıştır. Yeni önerilen FOA sürümlerinin performansı iyi bilinen 21 sayısal kıyaslama fonksiyonunda test edilerek araştırılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar, literatürde iyi bilinen meta-sezgisel algoritmalar ile kıyaslanmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen FOA sürümlerinin sürekli optimizasyon problemleri için karşılaştırılabilir, başarılı ve rekabetçi sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Meta-sezgisel, meyve sineği optimizasyon algoritması, sezgisel algoritmalar, sürekli optimizasyon, sürü zekâs