Gerçek Parametre Optimizasyonu İçin Kara Dul Örümceği Optimizasyon Algoritması

Abstract

Kara Dul Örümceği Optimizasyon Algoritması (BWOA), örümceklerin avlarını yakalama stratejilerinden esinlenerek geliştirilmiş bir meta-sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritma, özellikle makina mühendisliği, elektrik-elektronik mühendisliği, inşaat mühendisliği, enerji-mühendisliği, endüstri mühendisliği ve görüntü işleme, ağ, çevre, robotik, planlama ve programlama, sağlık gibi araştırma konularında optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada BWOA'nın performansı, çeşitli özelliklere sahip on iki farklı optimizasyon problemi üzerinde detaylı bir şekilde incelenmiş, elde edilen sonuçlar, literatürde kullanılan Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO), Harris Şahinleri Optimizasyonu (HHO), Serçe Arama Algoritması (SSA) ve Balina Optimizasyon Algoritması (WOA) gibi altı farklı meta-sezgisel algoritmalar ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, BWOA'nın diğer algoritmalara göre üstün bir performans sergilediğini açıkça ortaya koymuştur.