Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Uludağ Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ALKIN YURTKURAN
Danışman: ERDAL EMEL
Özet:Günümüzün rekabetçi koşulları, karşılaşılan problemlerin çözümünde kabul edilebilir süreler içerisinde uygun çözümlere erişmeyi, kaçınılmaz kılmaktadır. Her geçen gün artan oranlarda zorluk derecesine sahip bir çok gerçek hayat problemi bilgisayar ortamında modellenerek, bir optimizasyon problemine dönüştürülmekte ve uygun araçlarla çözülmeye çalışılmaktadır. Ancak, bu tip problemlerin büyük boyutlu ve karmaşık oluşuna karşın kısa sürede optimal çözüm elde etme gerekliliği, kesin çözüm araçlarının yetersiz kalmasına sebep olmaktadır. Bu sebeple, zorluk derecesi yüksek problemlerin çözümünde zeki arama yöntemleri olarak tanımlanabilen meta sezgisel yöntemler, uygun bir çözüm aracı olarak son yıllarda araştırmacıların yoğun ilgisini çekmektedir. Söz konusu tez çalışması kapsamında, son yıllarda oldukça popülerleşen elektromanyetik algoritma (EMA) ele alınmış ve algoritma ile ilgili iyileştirme ve uygulama çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında, ilk olarak EMA'nın performansının iyileştirilmesi ve geliştirilmesi hedeflenmiş ve bu kapsamda literatürden seçilen ve çokça kullanılan meta sezgisel yöntemlerin temel sürümleri ile EMA eşit koşullarda ve kısıtsız optimizasyon problemleri üzerinde karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, EMA'nın diğer popüler algoritmalardan farkları ortaya konularak, güçlü ve zayıf yönleri tespit edilmiştir. Ardından, hem diğer popüler yöntemlerin üstünlükleri, hem de EMA'nın güçlü ve zayıf yönlerinden esinlenilerek EMA için iyileştirme önerileri sunulmuştur. Geliştirilen önerilerin EMA performansına etkileri, bir deney tasarımı yaklaşımı ile istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, EMA'nın performansına anlamlı bir şekilde etki eden öneriler belirlenmiş ve bu önerilerin temel EMA yapısına uygulanması ile iyileştirilmiş EMA yapısı (iEMA) geliştirilmiştir. iEMA'nın performansı daha önce temel sürümleri kullanılan meta sezgisel yöntemlerin iyileştirilmiş sürümleri ile eşit koşullar altında analiz edilmiş ve iEMA'nın üstünlüğü istatistiksel olarak kanıtlanmıştır. Tez çalışmasının izleyen aşamalarında ise iEMA üzerinde küçük uyarlamalar yapılarak geliştirilen sürümler, farklı tipteki optimizasyon problemlerinin çözümüne uygulanmış ve detaylı analizler sonucunda söz konusu iEMA sürümlerinin kalitesi kanıtlanmıştır. Bu doğrultuda, doğrusal ve doğrusal olmayan kısıtlı optimizasyon problemlerini çözebilen iEMA sürümü (ciEMA), 0-1 tipindeki ikili sistem vektörlerle çalışabilen iEMA sürümü (biEMA) ve birleşimsel tipteki problemleri çözebilen iEMA sürümü (combiEMA) geliştirilmiştir. Söz konusu çalışma kapsamında geliştirilen her sürüm, literatürden alınan yöntemler ile karşılaştırılarak analiz edilmiş ve farklı uygulama çalışmalarında kullanılmıştır. iEMA ve sürümleri (ciEMA, biEMA, combiEMA) ile yapılan uygulamalar ve testlerin sonuçları incelendiğinde; son yıllarda oldukça popülerleşen bir meta sezgisel yöntem olan EMA'nın, bu tez çalışması kapsamında geliştirildiği ve küçük uyarlamalar ile farklı optimizasyon problemlerine rahatlıkla ve başarılı bir şekilde uygulanabildiği gösterilmiştir.