Özet:

Hesaplama teknolojilerindeki hızlı gelişmelerle orantılı olarak, optimizasyon problemlerinin çözümünde evrimsel/sezgisel/metasezgisel algoritmalardan birçok alandaki uygulamalarda sıklıkla faydalanılmaktadır. Günümüzde, yeni algoritmalar geliştirilmekte ve mevcut algoritmalara yenilikler uygulanmaya devam edilmektedir. Bu çalışmada, son zamanlarda geliştirilmiş olan metasezgisel algoritmalardan olan: Geri İzleme Arama (BS), Gri Kurt Optimizasyon (GWO) ve Girdap Arama (VS) algoritmalarına kaos tabanlı modifikasyonlar önerilmiş ve algoritmaların, kıyaslamalarla detaylı analizleri gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşımlar, algoritmaların çözümlerini geliştirmek için işlemlerinde kullandıkları bazı rassal değişkenler yerine, kaos haritalarına dayanan yeni değişkenlerin üretilmesi temeline dayanmaktadır. Bunun yanında, kaos tabanlı bu değişkenler kullanılarak algoritmaların optimizasyon sürecinde kullandıkları yapısal işlemlerinde modifikasyonlar gerçekleştirilmektedir. Algoritmaların performansları; istatistiksel ve yakınsama hızları açısından, iki yönlü olarak analiz edilmektedir. Kaotik haritalara dayanan yaklaşımların, orijinal algoritmalar üzerinde daha iyi veya en azından karşılaştırılabilir sonuçlar ürettiği, gerçekleştirilen deneylerde gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler: