SÜREKLİ ZAMANLI KAOTİK SİSTEM TABANLI BALİNA OPTİMİZASYON ALGORİTMASI'NIN GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Bu çalışma kapsamında meta sezgisel optimizasyon yöntemleri ile ilgili literatür taraması yapılmıştır. Doğadan esinlenen yeni optimizasyon yöntemlerinden olan Balina Optimizasyon Algoritması incelenerek kalite test fonksiyonları ve mühendislik tasarım problemleri ile algoritmanın performansı test edilmiştir. Kaotik haritalar ve sürekli zamanlı kaotik sistemler kullanılarak algoritmanın farklı versiyonları oluşturulmuştur. Meta sezgisel optimizasyon algoritmalarının stokastik yapılarından dolayı rastgele sayı dizileri bu alanda sıkça kullanılmaktadır. Rastgele üretilen sayı dizilerinin dağılımları algoritmaların global optimuma yakınsamalarında oldukça etkili olmaktadır. Bu nedenle rastgele sayı üreteci olarak kaotik haritalar meta sezgisel optimizasyon algoritmaları ile birlikte kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında kaotik haritaların meta sezgisel algoritma üzerindeki etkisi incelenmiş ve bazı durumlarda sürekli zamanlı kaotik sistemlerin kullanılmasının kaotik haritalardan daha faydalı olabileceği gösterilmiştir.

In the scope of this study, literature search about meta-heuristic optimization methods was performed. Whale Optimization Algorithm which is one of the new optimization method inspired by nature was examined and performance of the algorithm has been tested in benchmark functions and real engineering problems. Different versions of the algorithm were created using chaotic maps and continuous time chaotic systems. Because of the stochastic structure of the meta-heuristic optimization algorithms, random number sequences are frequently used in this area. The distributions of randomly generated number sequences are very effective on the convergence of algorithms to the global optimum. For this reason, as a random number generator, chaotic maps can be used with heuristic optimization algorithms. In this thesis study, the effect of the chaotic map on the meta-heuristic algorithm is examined and it has been shown that the use of continuous time chaotic systems may be more useful than chaotic maps in some cases.