MAPREDUCE İLE METASEZGİSEL OPTİMİZASYON

Abstract

Gelişen dünyada, iyileştirme ihtiyacı duyulan fonksiyon sayısı ve bu fonksiyonlara ait parametreler gün geçtikçe çoğalmakta ve bu parametrelerin optimal değerlerinin bulunması büyük önem arz etmektedir. Bu hususta metasezgisel optimizasyon algoritmaları geniş kullanıma sahip algoritmalardır. Ancak metasezgisel algoritmaların, tek bilgisayar üzerinde çalışan algoritmalar olmaları vesilesiyle, dağıtık olarak işletilmesi halinde etkinliğinin arttırılabileceği öngörülmektedir. Bu noktada çeşitli dağıtık uygulamalar bulunmasına rağmen, MapReduce kullanılarak yapılmış bir uygulamanın bulunmadığı gözlemlenmiştir. MapReduce ile dağıtık olarak metasezgisel optimizasyon uygulamasının gerçekleştirilmesi halinde optimizasyon algoritmalarının daha büyük problemleri daha az sürede çözme kabiliyetine kavuşacağı öngörülmektedir. Bu tez çalışmasında optimizasyon konusu incelenmiş, metasezgisel optimizasyon algoritmalarına birkaç örnek verilmiş, yeni bir optimizasyon algoritması tasarlanmış, MapReduce altyapısına giriş yapılmış ve son olarak da MapReduce ile yeni tasarlanan optimizasyon algoritmasının uygulanmasına yönelik bir çalışma verilmiştir.

In today's world, number of the functions that needs to be optimized and parameters of these functions are increasing and optimization of these parameters has significant importance, in this regard; a metaheuristic optimization algorithm has broad usage. However these algorithms can be more effective if they can work in distributed environment. It has been noticed that such a distributed optimization applications exist but an application in MapReduce platform has not be done yet. In this regard MapReduce framework has been chosen to work with. With MapReduce framework bigger problems may be solved with lesser cost and time. In this thesis, optimization is inspected, some of the metaheuristic algorithms are explained, a novel optimization algorithm is designed, an introduction to MapReduce framework and finally an optimization application with MapReduce framework is provided.