Problemlerin çözümünde en iyi metodun aranması işlemi geçmişten günümüze bilim insanlarının ortak amacı olmuştur. Bu amaç doğrultusunda gerek klasik matematiksel yöntemler gerekse de geliştirilen algoritmalar problemlerin çözümü için vazgeçilmez faktörlerdendir. Meta-sezgisel algoritmalar en iyinin bulunmasında son yıllarda popüler hale gelmiş, halen bir çok optimizasyon problemlerinde kullanılmaktadır. Bu doktora tez çalışmasında genel olarak sosyal tabanlı, fizik tabanlı, biyolojik tabanlı, kimya tabanlı, müzik tabanlı, sürü tabanlı, spor tabanlı, matematik tabanlı ve melez olmak üzere 9 farklı kategoride değerlendirdiğimiz meta-sezgisel algoritmalar incelenmiştir. Bu meta-sezgisel algoritmalar arasına girebilecek tabiatta bulunan cırcır böceği davranışlarından esinlenilerek geliştirdiğimiz yeni bir meta-sezgisel algoritma yaklaşımı önerilmiş ve tanıtılmaya çalışılmıştır. Cırcır böcekleri doğada ses ile iletişime geçen ve kanat çırpışları ile o andaki havanın sıcaklığını tahmin etme özelliğine sahip mucizevi canlılardır. Bu tez çalışması kapsamında cırcır böceğinin davranışları incelenmiş, bu inceleme sırasında Parçacık sürü optimizasyonu, Ateş böceği ve Yarasa algoritmalarında yer alan canlı türleri ile ortak bazı özelliklere sahip oldukları görülmüştür. Bu aşamadan sonra cırcır böceği davranışlarının matematiksel olarak modellemesi yapılarak yeni bir meta-sezgisel algoritma yaklaşımı önerilmiştir. Modelleme yapılırken algoritmanın doğaya yakınlığını sağlamak amacıyla sesin doğadaki yayılımı ile alakalı fiziki kanunlar göz önünde bulundurulmuştur. Önerdiğimiz algoritmanın performansını değerlendirmek amacıyla öncelikle test fonksiyonları üzerinde çalıştırılmıştır. Daha sonra sırasıyla bilinen mühendislik optimizasyon problemleri, imge işleme uygulamalarında algoritma çalıştırılarak performans değerlendirilmesi yapılmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir.
The process of seeking the best for answers of problems has been a common purpose for the scientists from the past to the present. Both classic mathematical methods and algorithms developed in the process of quest of answers of problems are indispensable factors. Meta-heuristic algorithms have become very popular and been still used for optimization problems. In this dissertation, we studied meta-heuristic algorithms in nine different categories – social based, physics based, biological based, chemistry based, music based, swarm based, sport based, mathematics based and finally hybrid based – have been researched. The new approach of meta-heuristic algorithms which is likely to be etched among these meta-heuristic algorithms we developed with inspiration of the attitudes of a cricket in nature has been proposed and endeavored to be introduced. Crickets getting contact with voice and having the ability to predict the instant air temperature with chirping are miraculous living creatures. The attitudes of crickets have been examined within the scope of this dissertation and have been indicated to possess some common characteristics with some species taking part in the Particle Swarm Optimization, Firefly and Bat algorithms. A new approach of meta-heuristic algorithms has been recommended by mathematically modeling of attitudes of cricket after this phase. The physics laws related to sound propagation in nature on the purpose of verification of closeness to nature have been taken into consideration while modeling. It has been run on test functions primarily with the aim of evaluating the performance of the algorithm we have proposed. Afterwards, common engineering optimization problems and the performance evaluation by actuating the algorithm in the image processing applications have been proceeded respectively and the comparative results have been shown.
