A New Heuristic Optimization: Search and Rescue Algorithm and Solving the Function Optimization Problems

Yeni Bir Sezgisel Optimizasyon: Arama ve Kurtarma Algoritması veFonksiyon Optimizasyon Problemlerinin Çözümü

Abstract

Heuristic techniques are optimization methods that inspired by nature. Although there are many heuristics in the literature, a newheuristic technique is presented by researchers every day by observing nature-based or living behaviors in nature. In this study, a newheuristic optimization technique inspired by human behavior is proposed. In order to prove the validity of this method called Searchand Rescue Optimization Algorithm (AKOA), the technique applied to find the global minimums of function optimization test problemsin the literature. As a result of the experiments performed on 21 minimization problems, it has been observed that AKOA is quitecompetitive when compared to Dynamic Random Search Technique and Random Selection Walk Technique

Özet

Sezgisel teknikler, doğadan esinlenerek geliştirilmiş optimizasyon teknikleridir. Literatürde birçok sezgisel teknik bulunmakla birlikte, araştırmacılar tarafından doğa tabanlı ya da doğadaki canlı davranışlarının gözlemlenmesi ile her geçen gün yeni bir sezgisel teknik sunulmaktadır. Bu çalışmada, insan davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş yeni bir sezgisel optimizasyon tekniği önerilmektedir. Arama ve Kurtarma Optimizasyon Algoritması (AKOA) olarak isimlendirilen bu yöntemin geçerliliğini kanıtlamak adına teknik, literatürde yer alan fonksiyon optimizasyonu test problemlerinin global minimumlarının bulunmasında kullanılmıştır. 21 minimizasyon problemi üzerinde gerçekleştirilen denemeler sonucunda, AKOA’nın Dinamik Rastgele Arama Tekniği ve Rastgele Seçim Yürüyüşü tekniklerine kıyasla oldukça rekabetçi olduğu görülmüştür.