Sınırlama Ele Alış Metotlarının Yapay Arı Kolonisi Algoritması Üzerinde Etkisinin İncelenmesi

Sürü zekası algoritmaları arasında performansıyla öne çıkan algoritmalardan biri olan Yapay Arı Kolonisi algoritmasının, tasarım parametrelerinin bazı koşullarla kısıtlandığı ve optimum değerin kabul edilebilir bölge içinde olması gerektiği sınırlamalı optimizasyon problemlerini çözmek için farklı versiyonları geliştirilmiştir. Kısıtları dikkate alarak problemleri çözmek amacıyla ceza terimine dayalı metotlar, çözümleri kabul edilebilir bölgede tutan metotlar, kabul edilebilir ve kabul edilebilir olmayan çözümler arasında ayrım yapan metotlar ve karma metotlar bulunmaktadır. Bu çalışmada sınırlamalı optimizasyon problemlerini çözmek amacıyla temel Yapay Arı Kolonisi algoritmasına ceza fonksiyonları, rasgele sıralama ve stokastik Deb kuralları entegre edilerek yeni yöntemler önerilmiştir. Önerilen yöntemler literatürde sıklıkla kullanılan sınırlamalı test problemleri üzerinde test edilmiş ve literatürdeki algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda çalışma kapsamında önerilen yöntemler sınırlamalı optimizasyon problemlerinin çözümünde diğer algoritmalarla benzer ya da daha iyi sonuçlar üretmiştir.