Son Üç Yılda Geliştirilen Metasezgisel Algoritmalar Hakkında Kısa Bir İnceleme

Authors : Yüksel ÇELİK, İlker YILDIZ, Alper Talha KARADENİZ

Pages : 463-477

Doi:10.31590/ejosat.638431

View : 21 | Download : 12

Publication Date : 2019-10-31

Article Type : Review Paper

Abstract :Optimizasyon bir problemin olabilecek farklı çözümleri arasından en iyi sonucu verenin bulunmasıdır. Optimizasyon problemlerinin çözümünde birçok algoritma kullanılmaktadır. Optimizasyon algoritmaları genel olarak sezgisel optimizasyon algoritmaları ve matematiksel optimizasyon algoritmaları olarak ikiye ayrılmaktadır. Matematiksel optimizasyon algoritmaları, tüm çözüm kümesini tarayarak çözüme ulaşmayı amaçlarken, sezgisel optimizasyon algoritmaları ise, çözüm kümesine sezgisel olarak yaklaşmakta ve en iyi çözüme yada en iyiye yakın bir çözüme ulaşmayı amaçlamaktadır. Çözüm kümesi geniş olan problemlerde matematiksel optimizasyon algoritmalarının kullanımı maliyetlidir. Bu tip problemlerin çözümünde, sezgisel optimizasyon algoritmaları daha avantajlı olup daha fazla tercih edilmektedir. Bir optimizasyon algoritmasının her tür problem veya test fonksiyonu üzerinde başarılı olması beklenemez. Bu nedenle hangi tür problemin hangi algoritma ile daha iyi çözüldüğünün belirlenmesi gerekmektedir. Günümüzde temel sezgisel metotların birleşerek etkili kullanımı sonucunda Metasezgisel isimli algoritmalar geliştirilmiştir. Bu algoritmalar, yüksek seviyeli çalışma ortamında, verimli arama işlemleri kullanarak çözüm uzayındaki optimum çözüme daha hızlı şekilde ulaşmaktadır. Metasezgisel optimizasyon tekniklerinin kullanımının yaygın olması nedeniyle, günümüzde birçok yeni metasezgisel optimizasyon algoritmaları önerilmektedir. Önerilen bu algoritmalar üzerinde geliştirmeler ve hibrit çalışmalar da yapılmaktadır. Bu çalışmada, literatürde son üç yılda (2017-2019) önerilmiş olan, Harris Hawks Optimizasyon Algoritması (HHO), Satin Bowerbird Optimizasyon Algoritması (SBO), Optimal Foraging Algoritması (OFA), Butterfly Optimizasyon Algoritması (BOA), Pity Beetle Algoritması (PBA) ve Collective Decision Optimizasyon Algoritması (CDOA) ele alınmıştır. Geliştirilen bu yeni optimizasyon algoritmalarının esinlendikleri alan, çalışma mantıkları ve arama stratejileri incelenerek sunulmuştur. Gerçekleştirilen bu derlemenin metasezgizel optimizasyon problemleri alanında yapılacak olan çalışmalara ışık tutacağı düşünülmektedir.
Keywords : Optimizasyon, Metasezgisel, Arama algoritmaları