Optimizasyon kuramında yeni bir metasezgisel yaklaşım: Ergen kimlik arama algoritması (AISA) ve mühendislik uygulamaları

Abstract

Bu tezde, ergenlerin kimlik geliştirme/arama sürecini taklit eden, Ergen Kimlik Arama Algoritması (AISA) adı verilen yeni bir popülasyon temelli metasezgisel optimizasyon algoritması önerilmiştir. AISA, akran grubundaki ergenlerin kimlik oluşturma davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş ve bu ergen davranışları optimizasyon problemlerini çözmek için matematiksel olarak modellenmiştir. Önerilen algoritmanın keşif, sömürü, yerel optimumdan kaçınma ve yakınsama özellikleri 39 iyi bilinen tek-modlu, çok-modlu, sabit boyutlu çok-modlu, bileşik ve CEC 2019 kıyaslama fonksiyonları üzerinde test edilmiştir. AISA’nın performansını doğrulamada karşılaştırma için 13 iyi bilinen metasezgisel algoritma kullanılmıştır. Ayrıca, AISA’nın çözüm yeteneğinin performansı gerçek hayat mühendislik uygulamaları olarak kabul edilen IIR sistem tanılama, yedi serbestlik dereceli robot manipülatörün ters kinematiği ve görüntü iyileştirme problemleri üzerinde değerlendirilmiştir. Elde edilen uygulama sonuçları, AISA’nın güçlü ve etkin bir algoritma olduğunu ve hem teorik hem de gerçek hayatta çeşitli karmaşık sayısal optimizasyon problemlerini çözme açısından diğer iyi bilinen metasezgisel algoritmalara göre üstün optimizasyon performansı üretme kabiliyetine sahip oldu?gunu göstermektedir.

In this thesis, a novel population-based metaheuristic optimization algorithm, called Adolescent Identity Search Algorithm (AISA), is proposed which imitiates the process of identity development/search of adolescents. AISA is developed inspired by the identity formation behavior of adolescents in the peer group and adolescent behaviors are modelled mathematically to solve optimization problems. The proposed algorithm is evaluated on 39 well-known unimodal, multimodal, fixed-dimensional multimodal, composite and CEC 2019 benchmark functions to test exploration, exploitation, local optima avoidance, and convergence properties. Thirteen state-of-art metaheuristic algorithms are used for comparision to verify the performance of AISA. Additionally, performance of AISA’s solution capability is tested IIR system identification, inverse kinematics problem of a seven degrees of freedom robot manipulator and image enhancement problems which are considered as the real-life engineering applications. Obtained application results show that AISA is a strong and effective algorithm and has a high capabibility to produce superior optimization performance over other well-known metaheuristic algorithms in terms of solving various complex numerical optimization problems on both theoratical and real-life.