Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
652321		Yeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmaları / New generation chaotic based root development algorithms Yazar:FAHRETTİN BURAK DEMİR Danışman: DOÇ. DR. ADNAN FATİH KOCAMAZ Yer Bilgisi: İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms	Onaylandı Doktora Türkçe 2020 109 s.
Bilim insanları için problemlerin çözümünde en iyi yöntemin aranması, son yıllarda dikkat çeken bir konu haline gelmiştir. Klasik yöntemlerle çözülemeyen matematiksel problemlerin çözümü için birçok meta-sezgisel yöntem önerilmiştir. Meta-sezgisel yaklaşımlar, en iyi çözümü bulma noktasında garanti vermezler. Fakat en iyiye yakın sonuçlar vermeye çalışırlar. Meta-sezgisel yaklaşımların problemlere uyarlanabilir olması, zamanla önemini daha da artırmıştır. Fizik, kimya, biyoloji, matematik, sosyal, müzik, spor, sürü zekâsı tabanlı ve melez olmak üzere 9 farklı kategoride değerlendirilen meta-sezgisel algoritmalar içerisinde özellikle sürü zekâsı tabanlı algoritmalar, problemlerin çözümündeki başarıları sebebiyle daha popüler hale gelmiştir. Sürü zekâsı tabanlı algoritmalar, hayvan ve bitki davranışlarını inceleyerek en iyileme yöntemleri geliştirmeyi amaçlar. Bitkiler hakkında yapılan en son çalışmalar, bitkilerin de en az hayvanlar kadar akıllı davranışlar ortaya koyduğunu göstermiştir. Bitkilerin akıllı yaklaşımları konusunda ise en popüler çalışma alanlarından birisi de Kök Gelişim Algoritmaları olmuştur. Diğer taraftan, günlük hayattaki matematiksel problemlerin zorlaşması, önerilen optimizasyon yöntemlerinin de geliştirilmesi gerekliliğini ön plana çıkarmış ve bu amaçla farklı sayı üreteçleri kullanılmaya başlanmıştır. Sayı üreteçleri alanında en çok kullanılan yöntemlerden birisi de iyi istatistiksel özellikler sunabilen kaotik haritalar olmuştur. Bu tez çalışmasında, literatürde yer alan meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri, kök gelişim algoritmaları ve kaotik haritalar incelenmiştir. Optimizasyon algoritmalarının performansını ve başarımını artırmak için yeni nesil hibrit kaotik haritalar önerilmiş ve bu haritalar ile yeni nesil hibrit kaotik harita tabanlı kök gelişim algoritmaları geliştirilmiştir. Ayrıca bu yöntemlerin başarımını test etmek amacıyla, önerilen algoritmalar, literatürde sıklıkla kullanılan kıyaslama fonksiyonları ile çalıştırılmıştır. Ardından mühendislik problemleri üzerinde ve özellik seçici olarak veri setinde performans ölçümü yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılarak sunulmuştur.
The search for the best method for solving problems for scientists has become a remarkable subject in recent years. Many meta-heuristic methods have been proposed for the solution of mathematical problems that cannot be solved by classical methods. Meta-intuitive approaches do not guarantee the best solution. But they try to give near best results. The fact that meta-heuristic approaches can be adapted to problems has increased its importance over time. Physics-based, chemistry-based, biology-based, math-based, social-based, music-based, sports-based, herd intelligence-based and hybrid-based meta-intuitive algorithms, which are evaluated in 9 different categories, especially herd intelligence-based algorithms are more popular due to their success in solving problems. Herd intelligence-based algorithms are aimed at developing optimization methods by examining animal and plant behavior. Recent studies on plants have shown that plants exhibit as smart behaviors as animals. Root Development Algorithms have taken the most popular field of study on the smart approaches of plants. Because Root Development Algorithms provide great benefits in modeling and solving real life problems. In addition, the difficulty of mathematical problems in daily life has brought to the fore the necessity of developing the recommended optimization methods and for this purpose, chaotic maps have been used in meta-heuristic optimization algorithms. In this thesis, meta-heuristic optimization methods, root development algorithms and chaotic maps in the literature are examined. To increase the performance and performance of optimization algorithms, new generation hybrid chaotic maps have been proposed and new generation hybrid chaotic map based root development algorithms have been developed with these maps. Also, in order to test the performance of these methods, the proposed algorithms have been run with benchmarking functions commonly used in the literature. Then, performance measurement was made on the engineering problems and feature selector in the data set and the results were compared and presented.