'Ege Universitesi Turk Dunyasi Incelemeleri Dergisi'
Abstract
Metasezgisel algoritmalar (Metaheuristic Algorithms - MHA)'ın sahip olduğu stratejik parametreler için belirlenen değerler, algoritmaların performansına doğrudan etki etmektedir. Problemden bağımsız geliştirilen MHA'ların daha iyi bir performansa sahip olmaları için parametre değerlerinin problemden probleme değişkenlik göstermesi ve ayrıca algoritmanın çalışması sırasında güncellenmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, MHA'lar için stratejik öneme sahip parametreler için iki adet çevrimiçi parametre kontrol yöntemi geliştirilmiştir. Bunlardan birincisi, çalışma zamanında arama sürecinden gelen geri-bildirimlere göre parametre değerlerinin güncellendiği uyarlanabilir parametre kontrolüdür. İkincisi ise parametre değerlerinin doğrudan algoritmanın yönetimine bırakıldığı kendinden-uyarlanabilir parametre kontrolü yöntemidir. Önerilen bu yöntemler, MHA'ların iyi örneklerinden olan; yapay arı kolonisi (Artificial Bee Colony - ABC) algoritmalarından Improved ABC (IABC) algoritması ile ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm - FA) üzerinde uygulanmıştır. Geliştirilen uyarlanabilir IABC ve FA versiyonları, büyük ölçekli eniyileme problemlerini içeren SOCO fonksiyon kümesi üzerinde çalıştırılarak yöntemlerin başarımı değerlendirilmiştir ve tartışılmıştır
