Yeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmaları

Bilim insanları için problemlerin çözümünde en iyi yöntemin aranması, son yıllarda dikkat çeken bir konu haline gelmiştir. Klasik yöntemlerle çözülemeyen matematiksel problemlerin çözümü için birçok meta-sezgisel yöntem önerilmiştir. Meta-sezgisel yaklaşımlar, en iyi çözümü bulma noktasında garanti vermezler. Fakat en iyiye yakın sonuçlar vermeye çalışırlar. Meta-sezgisel yaklaşımların problemlere uyarlanabilir olması, zamanla önemini daha da artırmıştır. Fizik, kimya, biyoloji, matematik, sosyal, müzik, spor, sürü zekâsı tabanlı ve melez olmak üzere 9 farklı kategoride değerlendirilen meta-sezgisel algoritmalar içerisinde özellikle sürü zekâsı tabanlı algoritmalar, problemlerin çözümündeki başarıları sebebiyle daha popüler hale gelmiştir. Sürü zekâsı tabanlı algoritmalar, hayvan ve bitki davranışlarını inceleyerek en iyileme yöntemleri geliştirmeyi amaçlar. Bitkiler hakkında yapılan en son çalışmalar, bitkilerin de en az hayvanlar kadar akıllı davranışlar ortaya koyduğunu göstermiştir. Bitkilerin akıllı yaklaşımları konusunda ise en popüler çalışma alanlarından birisi de Kök Gelişim Algoritmaları olmuştur. Diğer taraftan, günlük hayattaki matematiksel problemlerin zorlaşması, önerilen optimizasyon yöntemlerinin de geliştirilmesi gerekliliğini ön plana çıkarmış ve bu amaçla farklı sayı üreteçleri kullanılmaya başlanmıştır. Sayı üreteçleri alanında en çok kullanılan yöntemlerden birisi de iyi istatistiksel özellikler sunabilen kaotik haritalar olmuştur. Bu tez çalışmasında, literatürde yer alan meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri, kök gelişim algoritmaları ve kaotik haritalar incelenmiştir. Optimizasyon algoritmalarının performansını ve başarımını artırmak için yeni nesil hibrit kaotik haritalar önerilmiş ve bu haritalar ile yeni nesil hibrit kaotik harita tabanlı kök gelişim algoritmaları geliştirilmiştir. Ayrıca bu yöntemlerin başarımını test etmek amacıyla, önerilen algoritmalar, literatürde sıklıkla kullanılan kıyaslama fonksiyonları ile çalıştırılmıştır. Ardından mühendislik problemleri üzerinde ve özellik seçici olarak veri setinde performans ölçümü yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılarak sunulmuştur.