Global Optimizasyon için Yeni Bir Hibrit Yöntem: Kaya Kartalı Optimizasyonu-Tanjant Arama Algoritması

Abstract

Optimizasyon, belirli koşullarda bir problem için tüm çözümler arasından en iyisini bulma, en iyileme anlamına gelmektedir. Birçok doğrusal optimizasyon modellerinde klasik optimizasyonun yetersiz kalmasından dolayı metasezgisel algoritmalar önerilmiştir. Metasezgisel algoritmalar, kesin çözümü bulma işleminin tanımlanamadığı durumlarda, kesin çözüme en yakın çözümleri bulmak için kullanılmaktadır. Tüm problemler için en iyi çözümü veren bir algoritma bulunmadığından, yeni metasezgisel algoritmalar önerilmeye veya var olan algoritmalar geliştirilmeye devam edilmektedir. Metasezgisel algoritmaların sahip olduğu keşif ve sömürü yetenekleri dengeli bir şekilde çalışmalıdır. Bazı metasezgisel algoritmalarda bu iki yetenekten biri iyi çalışmaktayken diğeri yetersiz kalabilmektedir. Algoritmaların hibritleştirilmesi ile iki algoritmanın güçlü yanları birleştirilerek daha etkin bir algoritma elde edilebilmektedir. Bu çalışmada Kaya Kartalı Optimizasyonu (KKO)’nun sömürü kabiliyetini arttırmak için daraltılmış keşif aşaması yerine, Tanjant Arama Algoritması (TAA)’nın yoğunlaştırma aşaması uygulanarak yeni bir hibrit yöntem olan Kaya Kartalı Optimizasyonu-Tanjant Arama Algoritması (KKO-TAA) önerilmiştir. KKO-TAA, KKO ve TAA’nın performanslarını karşılaştırmak için, altı adet kalite testi fonksiyonu kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar hibrit KKO-TAA’nın, KKO ve TAA’ya göre daha iyi sonuçlar verdiğini ve global optimizasyon için etkili bir yöntem olduğunu göstermektedir.