Popülasyon temelli metasezgiseller için genelleştirilmiş çatıların tasarımı ve gerçekleştirimi

Popülasyon tabanlı metasezgisel algoritmaların problem çözmede gösterdiği başarı bu algoritmalara olan ilginin artmasına sebep olmuştur. Yapay Arı Kolonisi ve Parçacık Sürü Optimizasyon algoritmaları, öne çıkan popülasyon tabanlı metasezgisel algoritmalardan iki tanesidir. Araştırmacılar, bu algoritmaların yapısına dahil ettikleri ufak değişiklikler ile gelişmiş yeni varyantlar ortaya koymuşlardır. Bu yeni önerilmiş varyantlar genellikle araştırmacıların kullandıkları problem setine ve araştırmacıların tecrübelerine bağlı olmaktadır. Bu da algoritmaların karşılaşmadıkları problem türlerinde yeterli başarıyı gösterememesine yol açmaktadır. Ortaya çıkan bu problemi aşmak için bu tez çalışmasında ABC ve PSO algoritmaları için genelleştirilmiş algoritma çatıları önerilmiştir. Çeşitli ABC varyantlarının özelliklerini içinde barındıran ve bir otomatik yapılandırma aracı ile probleme özgü ABC algoritması üretmesini sağlayan ABC-X isminde bir genelleştirilmiş algoritma çatısı önerilmiştir. Bu algoritmanın başarısı elli adet problem içeren ölçüt seti ile test edilmiştir. Ayrıca algoritma bir gerçek dünya problemi olan valf etkili güç dağıtım probleminin çözümünde kullanılmıştır. Bir diğer yapılan çalışma PSO algoritması için Şablon PSO isminde bir algoritma önerilmesidir. Algoritmanın performansı CEC'17 ölçüt seti ve SOCO yüksek boyut ölçüt seti kullanılarak analiz edilmiştir. Son olarak, algoritmaların performansındaki en büyük pay sahibi olan bileşenin algoritmalarda yer alan arama denklemi olduğu düşüncesiyle kendinden uyarlanabilir arama denklemi tabanlı ABC (SSEABC) algoritması önerilmiştir. SSEABC'nin performansı, CEC'17 ve SOCO ölçüt setleri ile test edilmiştir. Ayrıca SSEABC, bir mühendislik problemi olan filtre tanıma probleminin çözümünde de kullanılmıştır. Önerilmiş olan üç algoritma da karşılaştırıldıkları algoritmalardan daha iyi ve rekabetçi sonuçlar elde etmiştir.