English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Optimizasyon bir problemin olabilecek farkli cozumleri arasindan en iyi sonucu verenin bulunmasidir. Optimizasyon problemlerinin cozumunde bircok algoritma kullanilmaktadir. Optimizasyon algoritmalari genel olarak sezgisel optimizasyon algoritmalari ve matematiksel optimizasyon algoritmalari olarak ikiye ayrilmaktadir. Matematiksel optimizasyon algoritmalari, tum cozum kumesini tarayarak cozume ulasmayi amaclarken, sezgisel optimizasyon algoritmalari ise, cozum kumesine sezgisel olarak yaklasmakta ve en iyi cozume yada en iyiye yakin bir cozume ulasmayi amaclamaktadir. Cozum kumesi genis olan problemlerde matematiksel optimizasyon algoritmalarinin kullanimi maliyetlidir. Bu tip problemlerin cozumunde, sezgisel optimizasyon algoritmalari daha avantajli olup daha fazla tercih edilmektedir. Bir optimizasyon algoritmasinin her tur problem veya test fonksiyonu uzerinde basarili olmasi beklenemez. Bu nedenle hangi tur problemin hangi algoritma ile daha iyi cozuldugunun belirlenmesi gerekmektedir. Gunumuzde temel sezgisel metotlarin birleserek etkili kullanimi sonucunda Metasezgisel isimli algoritmalar gelistirilmistir. Bu algoritmalar, yuksek seviyeli calisma ortaminda, verimli arama islemleri kullanarak cozum uzayindaki optimum cozume daha hizli sekilde ulasmaktadir. Metasezgisel optimizasyon tekniklerinin kullaniminin yaygin olmasi nedeniyle, gunumuzde bircok yeni metasezgisel optimizasyon algoritmalari onerilmektedir. Onerilen bu algoritmalar uzerinde gelistirmeler ve hibrit calismalar da yapilmaktadir. Bu calismada, literaturde son uc yilda (2017-2019) onerilmis olan, Harris Hawks Optimizasyon Algoritmasi (HHO), Satin Bowerbird Optimizasyon Algoritmasi (SBO), Optimal Foraging Algoritmasi (OFA), Butterfly Optimizasyon Algoritmasi (BOA), Pity Beetle Algoritmasi (PBA) ve Collective Decision Optimizasyon Algoritmasi (CDOA) ele alinmistir. Gelistirilen bu yeni optimizasyon algoritmalarinin esinlendikleri alan, calisma mantiklari ve arama stratejileri incelenerek sunulmustur. Gerceklestirilen bu derlemenin metasezgizel optimizasyon problemleri alaninda yapilacak olan calismalara isik tutacagi dusunulmektedir.

Son Üç Yılda Geliştirilen Metasezgisel Algoritmalar Hakkında Kısa Bir İnceleme