Yeni Bir Sezgisel Optimizasyon: Arama ve Kurtarma Algoritması ve Fonksiyon Optimizasyon Problemlerinin Çözümü

Abstract

Sezgisel teknikler, doğadan esinlenerek geliştirilmiş optimizasyon teknikleridir. Literatürde birçok sezgisel teknik bulunmakla birlikte, araştırmacılar tarafından doğa tabanlı ya da doğadaki canlı davranışlarının gözlemlenmesi ile her geçen gün yeni bir sezgisel teknik sunulmaktadır. Bu çalışmada, insan davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş yeni bir sezgisel optimizasyon tekniği önerilmektedir. Arama ve Kurtarma Optimizasyon Algoritması (AKOA) olarak isimlendirilen bu yöntemin geçerliliğini kanıtlamak adına teknik, literatürde yer alan fonksiyon optimizasyonu test problemlerinin global minimumlarının bulunmasında kullanılmıştır. 21 minimizasyon problemi üzerinde gerçekleştirilen denemeler sonucunda, AKOA’nın Dinamik Rastgele Arama Tekniği ve Rastgele Seçim Yürüyüşü tekniklerine kıyasla oldukça rekabetçi olduğu görülmüştür.

Heuristic techniques are optimization methods that inspired by nature. Although there are many heuristics in the literature, a new heuristic technique is presented by researchers every day by observing nature-based or living behaviors in nature. In this study, a new heuristic optimization technique inspired by human behavior is proposed. In order to prove the validity of this method called Search and Rescue Optimization Algorithm (AKOA), the technique applied to find the global minimums of function optimization test problems in the literature. As a result of the experiments performed on 21 minimization problems, it has been observed that AKOA is quite competitive when compared to Dynamic Random Search Technique and Random Selection Walk Technique