Yapay alg algoritmasının kısıtlı optimizasyon problemlerinin çözümü için gerçekleştirilmesi

Optimizasyon belirli koşullar altında en iyi çözümü bulma işidir. Gerçek dünyada var olan optimizasyon problemlerinin bir çoğu, kısıtlara sahiptir. Kısıtlar, arama uzayını uygulanabilir ve uygulanabilir olmayan alanlar olarak ayırmaktadır. Bu tip problemlerin en zorlu kısmı, kısıtları işleme süreçleridir. Var olan bir çok metasezgisel optimizasyon algoritmalarının orijinali, kısıtsız problemler için tasarlanmıştır. Kısıtları işleme yöntemleri bu algoritmalara uygun çözümlerin bulunduğu bölgelerde aramaya kılavuzluk etmesi amacı ile eklenen metotlardır. Yapay Alg Algoritması(AAA) mikro alglerin yaşam davranışlarından esinlenilerek ortaya konmuş metasezgisel bir optimizasyon algoritmasıdır. AAA kısıtsız problemlerde başarısını ortaya koymuştur ancak kısıtlı problemleri çözmesi için bir versiyonu bulunmamaktadır. AAA üzerinde Ap parametresi ve popülasyon sayısı değişiminin etkisini gözlemlemek için, mühendislik tasarım optimizasyon problemleri üzerinde testler yapılmıştır. AAA üzerine kısıt işleme yöntemlerinden Deb's Rule, dinamik penaltı ve ϵ-kısıt işleme tekniği uygulanarak, kısıtlı optimizasyon problemlerini çözebilen AAAdr, AAAdp ve AAAε algoritmaları önerilmiştir. Önerilen algoritmaların performansı, kısıtlı fonksiyon setinde test edilmiştir. AAAdr, AAAdp ve AAAε arasında kıyaslama yapılmış ve öne çıkan AAAdr literatürdeki iyi bilinen diğer kısıtlı problemler için uyarlanmış algoritmalar ile kıyaslanmıştır. Yapılan çalışmalar sonunda AAAdr'nin rakebetçi sonuçlar ortaya koyduğu görülmüştür.