0-1 problem uzayları için kuantum tabanlı yerel arama ile güçlendirilmiş parçacık sürüsü optimizasyonu - Fehmi Burçin Özsoydan (Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 2018)
Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), problem çözmede balık veya kuş sürülerinin hareketlerini taklit eden, oldukça bilinen sürü zekâsı tabanlı bir algoritmadır. İlk olarak kısıtsız global optimizasyon problemlerini çözmek için önerilse de, çeşitli problem tiplerini içeren çok sayıda PSO çalışması mevcuttur. Fakat bununla birlikte, ilgili bilimsel yazından görülebileceği gibi, diğer uygulama türleriyle karşılaştırıldığında, kesikli ve 0-1 yapıdaki PSO uygulamaları görece daha az sayıdadır. Bu bağlamda, mevcut araştırmada, kuantum tabanlı yerel arama yordamı ile güçlendirilmiş bir 0-1 PSO modifikasyonu getirilmiştir. Bahsedilen kuantum tabanlı prosedür, algoritma tarafından bulunan eniyi çözüm etrafında üretilen bir küre içinde konumlanan ve kuantum parçacıkları olarak adlandırılan rastgele dağıtılmış parçacıklar üretir. Ardından bu parçacıklar, bulunan eniyi çözüm üzerinde olası iyileştirmeler sağlayabilmek için yerel arama amacıyla kullanılır. Önerilen yaklaşımın performansı, bu alanda sıkça kullanılan Bir-Enb, Aldatıcı, Plato ve Kral Yolu fonksiyonlarından oluşan bir 0-1 problem seti kullanılarak test edilmiştir. Deneysel çalışma, önerilen yaklaşımın 0-1 problemlerdeki etkinliğini göstermektedir.